答案：Trie树通过树形结构存储字符串前缀，核心操作包括插入、查找和前缀匹配。每个节点含isEnd标记字符串结尾及子节点映射，常用unordered_map实现；插入时逐字符创建节点并标记末尾；查找需遍历路径且检查isEnd；前缀判断只需路径存在。C++实现需管理内存，构造初始化根节点，析构释放资源，适用于自动补全等场景。
实现一个Trie树（前缀树）的核心是用树形结构存储字符串的字符序列，每个节点代表一个字符，路径表示前缀。C++中可以通过类和指针来构建这个结构，支持插入、查找和前缀匹配等操作。
基本结构设计
每个Trie节点包含：
- 一个布尔值标记是否为某个字符串的结尾
- 一个映射（通常用数组或unordered_map）保存子节点指针
对于小写字母串，可以用大小为26的指针数组；若字符集较大，建议使用unordered_map
示例节点定义：
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struct TrieNode {
bool isEnd;
unordered_map children;
TrieNode() : isEnd(false) {}
}; 插入字符串
从根节点开始，逐个处理字符串中的字符：
- 如果当前字符对应的子节点不存在，创建新节点
- 移动到对应子节点
- 处理完所有字符后，将最后一个节点的isEnd设为true
插入函数示例：
void insert(const string& word) {
TrieNode* node = root;
for (char c : word) {
if (!node->children.count(c)) {
node->children[c] = new TrieNode();
}
node = node->children[c];
}
node->isEnd = true;
}查找字符串
逐字符遍历Trie树：
- 如果某字符不在当前节点的子节点中，返回false
- 成功走完所有字符后，检查最后一个节点的isEnd标志
查找函数示例：
bool search(const string& word) {
TrieNode* node = traverse(word);
return node && node->isEnd;
}
private:
TrieNode* traverse(const string& prefix) {
TrieNode* node = root;
for (char c : prefix) {
if (!node->children.count(c)) {
return nullptr;
}
node = node->children[c];
}
return node;
}检查前缀是否存在
与查找类似，但不需要判断isEnd：
- 只要能完整遍历前缀字符，就说明存在该前缀
- 常用于自动补全、输入提示等场景
前缀检查函数：
bool startsWith(const string& prefix) {
return traverse(prefix) != nullptr;
}整个Trie类还需要在构造函数中初始化根节点，析构时释放内存避免泄漏。实际使用中可根据需求添加删除字符串、统计数量等功能。基本上就这些，不复杂但容易忽略细节比如内存管理。
