Trie树通过共享前缀存储字符串，支持高效插入、查找和前缀匹配，时间复杂度为O(L)，适用于自动补全、拼写检查等场景。
在处理字符串前缀相关问题时，Trie树（字典树）是一种非常高效的数据结构。它通过共享前缀的方式存储字符串集合，能快速完成插入、查找和前缀匹配操作，时间复杂度为 O(L)，其中 L 是字符串长度。
基本原理与结构设计
Trie树的核心思想是将字符串按字符逐层分解，每个节点代表一个字符，从根到某节点的路径构成一个字符串前缀。常见实现方式是使用指针或数组构建多叉树结构。
每个节点包含：
子节点指针数组：通常用大小为26的指针数组对应 ‘a’-‘z’ 字符（也可用哈希表支持更多字符）标记位 isEnd：表示是否为某个字符串的结尾
示例：插入 “apple” 后，根 → a → p → p → l → e，e 节点的 isEnd 为 true。
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C++ 实现代码
以下是一个简洁且高效的 Trie 树实现：
#include using namespace std;class Trie {private: struct TrieNode { vector children; bool isEnd; TrieNode() : children(26, nullptr), isEnd(false) {} }; TrieNode* root;public: Trie() { root = new TrieNode(); } // 插入字符串 void insert(const string& word) { TrieNode* node = root; for (char c : word) { int idx = c - 'a'; if (!node->children[idx]) { node->children[idx] = new TrieNode(); } node = node->children[idx]; } node->isEnd = true; } // 查找完整字符串是否存在 bool search(const string& word) { TrieNode* node = root; for (char c : word) { int idx = c - 'a'; if (!node->children[idx]) { return false; } node = node->children[idx]; } return node->isEnd; } // 判断是否有指定前缀 bool startsWith(const string& prefix) { TrieNode* node = root; for (char c : prefix) { int idx = c - 'a'; if (!node->children[idx]) { return false; } node = node->children[idx]; } return true; }};
应用场景与优化建议
Trie树特别适合以下场景：
自动补全：输入前缀后快速列出所有匹配词拼写检查：判断单词是否存在于词典中IP路由查找：最长前缀匹配统计高频前缀：可在节点中增加计数器字段
提示：若需节省空间，可改用 unordered_map 替代固定数组；对中文等多字节字符，需调整编码处理逻辑。
基本上就这些，Trie树实现不复杂但容易忽略内存释放。实际项目中可结合智能指针管理生命周期，避免泄漏。
以上就是C++如何实现一个Trie树(字典树)_C++高效处理字符串前缀查询的数据结构的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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