数组实现trie用trien和isend[n]模拟树结构，根为1，0表示空；插入时动态分配节点并标记结尾；前缀搜索仅判断路径是否存在；可扩展passcnt[]统计前缀出现次数。
用数组实现 trie（字典树）是高效处理前缀搜索的常用方法，尤其适合字符集固定（如小写英文字母 a–z）、数据规模可控的场景。相比指针版 trie，数组版更紧凑、缓存友好、无需动态内存管理，但需预先估算空间——核心在于用二维数组 trie[节点数][字符数] 模拟子节点跳转，再用一维布尔数组 isend[] 标记单词结尾。
数组结构设计与初始化
假设只处理 26 个小写字母，每个节点最多有 26 个子节点。定义：
-
trie[N][26]：N 是预估最大节点数（如 10⁵），trie[i][c]表示第 i 号节点在字符 c（0→'a', 1→'b'…）方向的子节点编号；值为 0 表示无该子节点（约定节点编号从 1 开始，0 作空标记） -
isEnd[N]：布尔数组，isEnd[i] = true表示以第 i 号节点结尾是一个完整单词 -
cnt = 1：当前已分配的最大节点编号（根节点固定为 1）
初始化时将 trie 全置 0，isEnd 全为 false，根节点编号为 1。
插入字符串到数组 Trie
逐字符遍历字符串，从根节点出发，对每个字符 c：
- 计算索引
idx = c - 'a' - 若
trie[p][idx] == 0，说明该分支不存在，分配新节点：trie[p][idx] = ++cnt - 沿
trie[p][idx]走到下一个节点：p = trie[p][idx] - 遍历完所有字符后，设
isEnd[p] = true
例如插入 "abc"：从根（1）→ 'a' 分配节点 2 → 'b' 分配节点 3 → 'c' 分配节点 4 → 标记 isEnd[4] = true。
搜索前缀是否存在
不判断是否为完整单词，只看路径能否走通：
- 从根节点 p = 1 开始
- 对前缀中每个字符 c，计算 idx = c - 'a'；若
trie[p][idx] == 0，说明前缀中断，返回 false - 否则更新 p = trie[p][idx]，继续下一个字符
- 所有字符都成功匹配，返回 true
例如搜索前缀 "ab"：1→2→3 路径存在，返回 true；搜索 "abd"：到 'd' 时 trie[3]['d'-'a'] == 0，返回 false。
实战：统计变量名前缀出现次数（进阶）
若需支持“查询以某前缀开头的变量名数量”，可将 isEnd[] 升级为计数数组 endCnt[]，并在插入时每经过一个节点都做 cntAtNode[p]++（表示以该节点为路径上的某点的字符串数），或更常用的是在结尾节点累加，并额外维护 passCnt[] 记录经过该节点的字符串总数。
- 插入时，每进入一个节点 p（包括中间节点），执行
passCnt[p]++ - 搜索前缀 s 的出现次数：按规则走到对应节点 p，若中途断开返回 0；否则返回
passCnt[p]
例如插入 "ab", "abc", "abx" 后，节点 3（对应 "ab"）的 passCnt[3] = 3，即所有以 "ab" 开头的变量共 3 个。
数组 Trie 实现简洁、运行快，特别适合编译器符号表前缀提示、代码补全、敏感词过滤等场景。关键是合理预估节点上限，避免越界；字符映射要统一（如忽略大小写就先转小写）；多线程下需加锁或改用不可变结构。
