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代码部分有改动。
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。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以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节约存储空间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
字典树与字典很相似,当你要查一个单词是不是在字典树中,首先看单词的第一个字母是不是在字典的第一层,如果不在,说明字典树里没有该单词,如果在就在该字母的孩子节点里找是不是有单词的第二个字母,没有说明没有该单词,有的话用同样的方法继续查找.字典树不仅可以用来储存字母,也可以储存数字等其它数据。
字典树的结构定义：
struct Trie { bool suffix; // 这里应根据题目要求灵活变化 int cnt; Trie *next[26]; Trie() { suffix = false; cnt = 0; _clr(next, 0); } } * root;
next是表示每层有多少种类的数，如果字典树里只有小写字母，则26即可，若加上为大小写字母，则是52，若再加上数字，则是62了，这里根据题意来确定。
cnt标识一个字典树到此有多少相同前缀的数目，suffix 表示自此为一个单词的结束，这里根据需要应当学会自由变化。
Trie的查找（最主要的操作）：
(1) 每次从根结点开始一次搜索；
(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；
(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。
(4) 迭代过程……
(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。
这里给出生成字典树和查找的模版：
生成字典树：
1 void CreatTrie(char str[]) 2 { 3 Trie *Pre = root; 4 for(int i=0; str[i]; i++) 5 { 6 int id = str[i] - ‘a‘; 7 if(Pre->next[id]==NULL) 8 Pre->next[id] = new Trie(); 9 Pre->next[id]->cnt++; 10 Pre = Pre->next[id]; 11 } 12 Pre->suffix = true; 13 }
查找过程：
// 查找字符串s是否为一个存在的单词 bool Find(char * s) { Trie * Pre=root; for(int i=0; s[i]; i++) { int id = s[i] - ‘a‘; if(Pre->next[id]==NULL) return false; Pre = Pre->next[id]; } return Pre->suffix; }
动态创建的内存在用完后记得释放空间：
1 void Dele(Trie * a) 2 { 3 for(int i=0; i<26; i++) 4 if(a->next[i]) 5 Dele(a->next[i]); 6 delete a; 7 }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/khan724/p/4333428.html
