Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。

请你实现 Trie 类：

• Trie() 初始化前缀树对象。
• void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
• boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
• boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。

示例：

输入
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]解释
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple");   // 返回 True
trie.search("app");     // 返回 False
trie.startsWith("app"); // 返回 True
trie.insert("app");
trie.search("app");     // 返回 True

提示：

• 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
• word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
• insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次

解题思路：最基础的线段树题目。长时间不刷题都快忘干净了，参考了官方题解，但因为使用了递归导致内存和运行时间偏高。 还有就是用Java写数据结构好别扭（奈何C++都快忘干净了）。

class Trie {private final Trie[] children ;private boolean isEnd = false;public Trie() {children = new Trie[26];}public void insert(String word) {if(word.length() == 0){isEnd = true;return;}char ch = word.charAt(0);int index = ch - 'a';if(children[index] == null){children[index] = new Trie();}children[index].insert(word.substring(1));}public boolean search(String word) {Trie trie = searchPrefix(word);return trie != null && trie.isEnd;}public boolean startsWith(String prefix) {return searchPrefix(prefix) != null;}public Trie searchPrefix(String prefix){if(prefix.length() == 0){return this;}int index = prefix.charAt(0) - 'a';return children[index] == null ? null : children[index].searchPrefix(prefix.substring(1));}
}