本文详细介绍了字典树（Trie Tree）的数据结构，包括其原理、实现方式以及多种应用场景，如字符串查询优化、前缀查询、最短前缀表示等。通过字典树，可以高效地进行字符串匹配和查询，降低时间复杂度。此外，文章还提供了字典树的类结构设计和接口实现，并展示了实际操作中的示例和代码。
文章目录
一、前言
我们在写代码的时候，经常会遇到记不住某个变量的名字，然后需要在一段代码里面通过 Ctrl + F 查询某个变量的情况，编辑器在查询这个变量的时候，用到的就是字符串匹配算法，优秀的字符串匹配算法非常多，其中传达的思想也颇为巧妙。
相比 KMP、BM、RK 等字符串匹配算法，字典树相对容易理解，又是 AC自动机 的前置技能，而且编码相对简单，对于新手来说，实为一个不错的选择。所以，我打算把它作为字符串匹配算法的敲门砖，放在这一章来讲。
那么，让我们开始吧！为了共同的愿景而努力！让天下没有难学的算法！
二、字典树的原理与实现
1、字典树简介
- 字典树，又称 trie 树，是一种树形的数据结构。可以用作词频统计，利用字符串的公共前缀来减少查询时间。一般用来查找某个字符串 S 是否在一个字符串集合中。
【例题1】给定 n ( n < = 100000 ) n(n <= 100000)
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