字典树Java代码实现

### 回答1：
字典树的Java实现可以使用递归来构建。首先需要定义一个TrieNode类，其中包含一个Map用于存储子节点，以及一个布尔值表示当前节点是否是一个单词的结尾。然后，定义一个Trie类来维护根节点。在Trie类中实现insert、search和startsWith方法。

下面是一个简单的字典树Java代码实现示例：

class TrieNode {
    Map<Character, TrieNode> children;
    boolean isEndOfWord;
    public TrieNode() {
        children = new HashMap<>();
        isEndOfWord = false;
    }
}

class Trie {
    private TrieNode root;
    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }

    public void insert(String word) {
        TrieNode current = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            TrieNode node = current.children.get(ch);
            if (node == null) {
                node = new TrieNode();
                current.children.put(ch, node);
            }
            current = node;
        }
        current.isEndOfWord = true;
    }

    public boolean search(String word) {
        TrieNode current = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            TrieNode node = current.children.get(ch);
            if (node == null) {
                return false;
            }
            current = node;
        }
        return current.isEndOfWord;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode current = root;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char ch = prefix.charAt(i);
            TrieNode node = current.children.get(ch);
            if (node == null) {
                return false;
            }
            current = node;
        }
        return true;
    }
}

这是一个简单的Trie字典树的Java代码实现，其中包括了插入、查询和查询前缀三个常用操作。

### 回答2：
字典树，也称为前缀树或Trie树，是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。下面是一个用Java实现字典树的代码示例：

// Trie节点
class TrieNode {
    private final int ALPHABET_SIZE = 26;
    TrieNode[] children;
    boolean isEndOfWord;

    public TrieNode() {
        children = new TrieNode[ALPHABET_SIZE];
        isEndOfWord = false;
    }
}

// 字典树
class Trie {
    private TrieNode root;

    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }

    // 插入字符串到字典树
    public void insert(String word) {
        TrieNode current = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (current.children[index] == null) {
                current.children[index] = new TrieNode();
            }
            current = current.children[index];
        }
        current.isEndOfWord = true;
    }

    // 搜索字典树中是否存在某个字符串
    public boolean search(String word) {
        TrieNode current = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (current.children[index] == null) {
                return false;
            }
            current = current.children[index];
        }
        return current != null && current.isEndOfWord;
    }
}

// 测试代码
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Trie trie = new Trie();
        trie.insert("apple");
        System.out.println(trie.search("apple")); // 输出 true
        System.out.println(trie.search("app")); // 输出 false
        trie.insert("app");
        System.out.println(trie.search("app")); // 输出 true
    }
}

这是一个基本的字典树实现，包括在字典树中插入字符串和搜索字符串的功能。可以通过创建一个`Trie`对象，并使用`insert`方法插入字符串，然后使用`search`方法来搜索字典树中是否存在某个字符串。在上面的测试代码中，首先插入了"apple"，然后测试了搜索"apple"、"app"和"app"的结果。

### 回答3：
字典树，也被称为前缀树或Trie树，是一种常用于字符串的数据结构，用于高效地存储和搜索字符串集合。

下面是一个Java代码的示例，实现了字典树：

class TrieNode {
    private static final int ALPHABET_SIZE = 26;
    TrieNode[] children;
    boolean isEndOfWord;

    public TrieNode() {
        children = new TrieNode[ALPHABET_SIZE];
        isEndOfWord = false;
    }
}

class Trie {
    TrieNode root;

    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }

    public void insert(String word) {
        TrieNode curr = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if (curr.children[index] == null)
                curr.children[index] = new TrieNode();
            curr = curr.children[index];
        }
        curr.isEndOfWord = true;
    }

    public boolean search(String word) {
        TrieNode curr = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if (curr.children[index] == null)
                return false;
            curr = curr.children[index];
        }
        return curr.isEndOfWord;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode curr = root;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int index = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (curr.children[index] == null)
                return false;
            curr = curr.children[index];
        }
        return true;
    }
}

在上面的代码中，`TrieNode`表示字典树的节点，它包含一个`children`数组，用于存储子节点。`Trie`类包含`insert`、`search`和`startsWith`三个方法，分别用于向字典树中插入字符串、搜索字符串和判断是否存在以某个字符串为前缀的字符串。

使用以上示例代码，可以方便地实现字典树，并实现常见的插入、搜索和前缀搜索操作。