Trie树

Trie这个名字取自“retrieval”，检索，因为Trie可以只用一个前缀便可以在一部字典中找到想要的单词。
虽然发音与「Tree」一致，但为了将这种 字典树 与 普通二叉树 以示区别，程序员小吴一般读「Trie」尾部会重读一声，可以理解为读「TreeE」。
Trie树，也叫“字典树”。顾名思义，它是一个树形结构。它是一种专门处理字符串匹配的数据结构，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
Key都为字符串，能做到高效查询和插入，时间复杂度为O(k)，k为字符串长度，缺点是如果大量字符串没有共同前缀时很耗内存。

其实比较好理解

1.插入

  分两种情况，
  1.是该单词 不是前缀词：从根节点开始 往下一个字符一个字符的分支，类似查英语字典。如果有前缀词，继续往下找，如果没有就开始逐个字符的插入了。最后一个字母做标识位。
  
  2.是该单词 不是前缀词：例如 如果 已经存在单词 code，现在需要插入一个新单词 cod，则沿着树追索到 节点 d，将d 设置为标识位，即可。

2.查找

  沿着树追索就可以了。找到标识位，就表示有这个字符串了。

3. 删除

  先查找。找到后往回追索，如果是叶子节点就删除，不是叶子节点就停止。