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
代码
class Trie {
private:
bool isEnd;
Trie* next[26];
public:
Trie() {
isEnd = false;
memset(next,0,sizeof(next));
}
void insert(string word) {
Trie* node = this;
for(char c : word){
if(node->next[c - 'a'] == nullptr){
node->next[c - 'a'] = new Trie();
}
node = node->next[c - 'a'];
}
node->isEnd = true;
}
bool search(string word) {
Trie* node = this;
for(char c : word){
if(node->next[c - 'a'] == nullptr){
return false;
}
node = node->next[c - 'a'];
}
if(node->isEnd){
return true;
}
else{
return false;
}
}
bool startsWith(string prefix) {
Trie* node = this;
for(char c : prefix){
if(node->next[c - 'a'] == nullptr){
return false;
}
node = node->next[c - 'a'];
}
return true;
}
};