字典树. 又称单词查找树， Trie树 ，是一种 树形结构 ，是一种哈希树的变种。经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。. 它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。

字典树与其名字一样，用其查找就像查字典一样，如果我们查找一个字符串“abcd”，那它的运行模式大概可以这样理解：从根节点出发，如果根节点有为‘a’的子结点，则去其事先储存好的索引，并以‘a’作为根节点向下搜索，如果中途没有对应的子结点则自动停止，如果有则返回结果。字典树的插入也和查找基本相同，只不过是当面对没有对应的子结点时会创建一个符合要求的子结点。

引入一个题目：

835. Trie字符串统计 - AcWing题库

 代码：

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
#define maxsize 100010
int num[maxsize][26],cnt[maxsize],len=0;    /*子结点记录，第0行代表根节点，根节点不存信息*/ /*记录以某字母出现次数*/   /*cnt长度*/
void insert(string s){
    int p=0;
    for(int i=0;i<s.length();i++){
        int x=s[i]-97;
        if(num[p][x]==0)num[p][x]=++len;/*添加此结点，并注明该结点位置*/
        p=num[p][x];/*将此结点作为根节点向下搜索*/
    }
    cnt[p]++;
}
void find(string s){
    int p=0;
     for(int i=0;i<s.length();i++){
        int x=s[i]-97;
        if(num[p][x]==0){
            cout<<"0"<<endl;return;
        }
        p=num[p][x];/*将此结点作为根节点向下搜索*/
     }
    cout<<cnt[p]<<endl;
}
int main(){
    memset(num,0,sizeof(num));
    memset(cnt,0,sizeof(cnt));
    int n;
    cin>>n;
    while(n--){
        char c;string s;
        cin>>c>>s;
        if(c=='I'){
            insert(s);
        }
        else{
            find(s);
        }
    }
    system("pause");
    return 0;
}

代码较难理解的部分在于cnt数组的原理：

cnt数组储存的是以某字母结尾的字符串的出现次数，而这个字母我们事实上不需要知道它到底是谁，我们只需要它是第几个出现的，举个例子，如果我们要插入abd和abba两个字符串，那么cnt数组每个下标理论上对应的字母应该为：

loc:           1        2        3        4        5

                a

                a        b

                a        b        d

                a        b        d        b

                a        b        d        b        a

我们会发现前后会出现相同的字母，因此字母是谁对结果并无影响。此时cnt数组为：

loc:        1        2        3        4        5

cnt:        0        0        1        0        1

因此，num数组的作用是用来搜索cnt中第i个出现字母的子结点是谁即子结点是第几个出现的字母，正如上面的例子，a结点有一个子结点是b，而b有两个子结点分别是b和d，d没有子结点，第二个b又有子结点a。