Trie 树的定义
Trie 树，也叫「前缀树」或「字典树」，顾名思义，它是一个树形结构，专门用于处理字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
注：Trie 这个术语来自于单词「retrieval」，你可以把它读作 tree，也可以读作 try。
Trie 树的本质，就是利用字符串之间的公共前缀，将重复的前缀合并在一起，比如我们有["hello","her","hi","how","see","so"] 这个字符串集合，可以将其构建成下面这棵 Trie 树：
每个节点表示一个字符串中的字符，从根节点到红色节点的一条路径表示一个字符串（红色节点表示是某个单词的结束字符，但不一定都是叶子节点）。
这样，我们就可以通过遍历这棵树来检索是否存在待匹配的字符串了，比如我们要在这棵 Trie 树中查询 her，只需从 h 开始，依次往下匹配，在子节点中找到 e，然后继续匹配子节点，在 e 的子节点中找到 r，则表示匹配成功，否则匹配失败。通常，我们可以通过 Trie 树来构建敏感词或关键词匹配系统。
如何实现 Trie 树
从刚刚 Trie 树的介绍来看，Trie 树主要有两个操作，一个是将字符串集合构造成 Trie 树。这个过程分解开来的话，就是一个将字符串插入到 Trie 树的过程。另一个是在 Trie 树中查询一个字符串。
Trie 树是个多叉树，二叉树中，一个节点的左右子节点是通过两个指针来存储的，对于多叉树来说，我们怎么存储一个节点的所有子节点的指针呢？
我们将 Trie 树的每个节点抽象为一个节点对象，对象包含的属性有节点字符、子节点引用和是否是字符串结束字符标志位：
class TrieNode {
public:
char data;
TrieNode* children;
bool isEndingChar = false;
TrieNode() {}
TrieNode(char data){
this->data = data;
}
};
要构造一棵完整的 Trie 树，关键在于存储子节点引用的 $children 属性的实现。借助散列表的思想，我们通过一个下标与字符一一映射的数组，来构造 $children：我们将字符串中每个字符转化为 ASCII 码作为数组下标，将对应节点对象引用作为数组值，依次插入所有字符串，从而构造出 Trie 树。对应 C++ 实现代码如下：
class Trie {
private:
TrieNode root;
public:
Trie(){
this->root = TrieNode('/');
}
void insert(char* text){
TrieNode p = this->root;
for (int i = 0; i < sizeof(text); ++i) {
int index = (int)text[i] - (int)'a';
if (p.children[index].data){
TrieNode newNode = TrieNode(text[i]);
p.children[index] = newNode;
}
p = p.children[index];
}
p.isEndingChar = true;
}
bool find(char* pattern) {
TrieNode p = this->root;
for (int i = 0; i < sizeof(pattern); ++i) {
int index = (int)pattern[i] - (int)'a';
if (p.children[index].data){
return false;
}
p = p.children[index];
}
return p.isEndingChar;
}
};
Trie 树的复杂度
构建 Trie 树的过程比较耗时，对于有 n 个字符的字符串集合而言，需要遍历所有字符，对应的时间复杂度是 O(n)，但是一旦构建之后，查询效率很高，如果匹配串的长度是 k，那只需要匹配 k 次即可，与原来的主串没有关系，所以对应的时间复杂度是 O(k)，基本上是个常量级的数字。
Trie 树显然也是一种空间换时间的做法，构建 Trie 树的过程需要额外的存储空间存储 Trie 树，而且这个额外的空间是原来的数倍。
你会发现，通过 Trie 树进行字符串匹配和之前介绍的 BF 算法和 KMP 算法有所不同，BF 算法和 KMP 算法都是在给定主串中匹配单个模式串，而 Trie 树是将多个模式串与单个主串进行匹配，因此，我们将 BF 和 KMP 这种匹配算法叫做单模式匹配算法，而将 Trie 树这种匹配算法叫做多模式匹配算法。
Trie 树的应用
Trie 树适用于那些查找前缀匹配的字符串，比如敏感词过滤和搜索框联想功能。
1、敏感词过滤系统
用到了 Trie 树来对敏感词进行搜索匹配举例：首先运营在后台手动更新敏感词，底层通过 Tire 树构建敏感词库，然后当商家发布商品时，以商品标题+详情作为主串，将敏感词库作为模式串，进行匹配，如果模式串和主串有匹配字符，则以此为起点，继续往后匹配，直到匹配出完整字符串，然后标记为匹配出该敏感词（如果想嗅探所有敏感词，继续往后匹配），否则将主串匹配起点位置往后移，从下一个字符开始，继续与模式串匹配。
2、搜索框联想功能
另外，搜索框的查询关键词联想功能也是基于 Trie 树实现的：
进而可以扩展到浏览器网址输入自动补全、IDE代码编辑器自动补全、输入法自动补全功能等。
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