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字典树（Trie）是一种树形数据结构，主要用于存储和检索字符串。它的特点包括：
- 前缀匹配：字典树能够高效地支持前缀匹配查询，即查找所有以某个前缀开头的字符串。
- 空间效率：虽然字典树在最坏情况下可能占用较多空间，但它通过共享公共前缀来减少存储空间。
- 时间复杂度：插入、查找和删除操作的时间复杂度通常为O(m)，其中m是字符串的长度。
- 多叉树结构：字典树通常是一个多叉树，每个节点可以有多个子节点，每个子节点代表一个字符。
- 根节点为空：字典树的根节点通常不存储任何字符，它只是一个起始点。
本题详细解读
1. 前缀匹配
字典树的一个主要优势是它能够高效地进行前缀匹配。例如，如果我们有一个包含“apple”、“app”、“application”等单词的字典树，我们可以快速找到所有以“app”开头的单词。这是因为字典树的结构使得具有相同前缀的单词共享相同的路径。
2. 空间效率
虽然字典树在最坏情况下可能占用较多空间（例如，当所有字符串都没有公共前缀时），但它通过共享公共前缀来减少存储空间。例如，存储“apple”和“application”时，它们共享“app”这个前缀，因此只需要存储一次。
3. 时间复杂度
字典树的插入、查找和删除操作的时间复杂度通常为O(m)，其中m是字符串的长度。这是因为每个操作都需要遍历字符串的每个字符，并在树中找到相应的节点。
4. 多叉树结构
字典树通常是一个多叉树，每个节点可以有多个子节点，每个子节点代表一个字符。例如，一个节点可能有26个子节点（对应英文字母表中的每个字母），每个子节点代表一个可能的字符。
5. 根节点为空
字典树的根节点通常不存储任何字符，它只是一个起始点。所有的字符串都是从根节点的子节点开始存储的。这种设计使得字典树能够处理空字符串，并且简化了插入和查找操作的实现。
通过以上特点，字典树在处理字符串相关的问题时表现出色，尤其是在需要频繁进行前缀匹配的场景中。