答案：C++中Trie树通过节点逐层存储字符，支持高效插入、查找和前缀匹配。使用unordered_map管理子节点，插入时创建路径并标记结尾，查找需验证完整路径和结尾标志，前缀查询只需路径存在。适用于自动补全等场景，可扩展词频统计与字符串删除功能。
在C++中实现一个Trie树（又称字典树）可以高效地处理字符串的插入、查找和前缀匹配问题。相比哈希表，Trie不仅能避免哈希冲突，还能支持按字典序遍历和快速前缀搜索，非常适合用于自动补全、拼写检查、敏感词过滤等场景。
基本结构设计
Trie树的核心思想是将字符串按字符逐层存储，每个节点代表一个字符，从根到叶子的路径构成一个完整的字符串。每个节点需要维护指向子节点的指针，并标记是否为某个字符串的结尾。
使用std::unordered_map或数组来管理子节点。若仅处理小写字母，可用大小为26的数组；若字符集较大，推荐使用unordered_map
示例节点定义：
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struct TrieNode {
std::unordered_map children;
bool isEndOfWord;
TrieNode() : isEndOfWord(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，则创建新节点。遍历完所有字符后，标记最后一个节点为单词结尾。
时间复杂度为O(n)，n为字符串长度。
插入操作实现：
class Trie {
private:
TrieNode* root;
public:
Trie() {
root = new TrieNode();
}
void insert(const std::string& word) {
TrieNode* current = root;
for (char ch : word) {
if (current->children.find(ch) == current->children.end()) {
current->children[ch] = new TrieNode();
}
current = current->children[ch];
}
current->isEndOfWord = true;
}
};查找字符串
查找过程与插入类似，沿着字符路径向下走。若中途某个字符找不到对应子节点，说明字符串不存在。若完整遍历完成，还需检查最后一个节点是否标记为单词结尾。
查找实现：
bool search(const std::string& word) {
TrieNode* current = root;
for (char ch : word) {
if (current->children.find(ch) == current->children.end()) {
return false;
}
current = current->children[ch];
}
return current->isEndOfWord;
}判断前缀是否存在
前缀匹配不需要判断是否为完整单词，只要能顺着路径走完所有字符即可。
前缀查询实现：
bool startsWith(const std::string& prefix) {
TrieNode* current = root;
for (char ch : prefix) {
if (current->children.find(ch) == current->children.end()) {
return false;
}
current = current->children[ch];
}
return true;
}整个Trie类封装后可直接使用。注意在实际项目中应考虑内存释放，可在析构函数中递归删除所有节点，防止内存泄漏。对于高频读写场景，还可加入引用计数或使用智能指针优化资源管理。
基本上就这些，结构清晰，扩展性强。根据需求还能添加统计词频、删除字符串、输出所有以某前缀开头的单词等功能。
