#include <iostream>
using namespace std;
const int N=100010;
int son[N][26],cnt[N],idx;
//son记录trie数，cnt记录每个词出现的次数，idx记录每个字符所占⽤的下标
//加入字符串
void add(char str[]){
//idx = 0既表⽰根节点也表⽰空节点
int p =0;
for(int i =0;str[i];i++){ //字符串末尾为0
int u = str[i]-'a';
if(!son[p][u]){
son[p][u]= ++idx;//当前字符不存在，增加
}
p=son[p][u]; //向下继续遍历
}
cnt[p]++; //p指向字符串最后一个字符，计数++
}
int query(char str[]){
int p =0;
for(int i =0;str[i];i++){
int u =str[i]-'a';
if(!son[p][u]){
return 0;//若没找到，直接返回0
}
p=son[p][u];
}
return cnt[p]; //p指向字符串的最后一个字符
}
int main(){
int n;
cin>>n;
while(n--){
char op;
char x[N];
cin>>op>>x;
if(op=='I')add(x);
else cout<<query(x)<<endl;
}
return 0;
}假设情境 1096：我们有一个 Trie 树，开始时是空的。我们现在要插入以下两个单词：cat 和 car。
初始状态：
- idx：初始值为 0，表示根节点。
- son [N][26]：所有元素初始值为 0，表示 Trie 树是空的。
插入 “cat”：
- 字符 'c'：
- 计算索引 u = 'c' - 'a' = 2。
- 检查 son [0][2]，因为 Trie 树是空的，所以 son [0][2] 为 0。由于 son [0][2] 为 0，意味着当前节点 0 没有对应字符 'c' 的子节点。因此，我们创建一个新节点 1，并将 son [0][2] 设为 1，表示根节点 0 的 'c' 子节点是节点 1。
- 然后，将 p 更新为 1，即移动到节点 1。
- idx 增加到 1。
- 字符 'a'：
- 计算索引 u = 'a' - 'a' = 0。
- 检查 son [1][0]，此时 son [1][0] 仍为 0，因为之前还没有插入任何以 'a' 为第二个字符的单词。
- 因此，我们创建一个新节点 2，并将 son [1][0] 设为 2。
- 将 p 更新为 2，现在指向节点 2。
- idx 增加到 2。
- 字符 't'：
- 计算索引 u = 't' - 'a' = 19。
- 检查 son [2][19]，此时 son [2][19] 为 0，因为还没有插入任何以 't' 为第三个字符的单词。
- 创建新节点 3，并将 son [2][19] 设为 3。
- p 更新为 3，现在指向节点 3。
- idx 增加到 3。
- 此时，已成功插入 “cat”。p 当前指向节点 3，在 cnt [3] 上加 1，表示有一个单词以 't' 结尾。
再插入 “car”：
- 字符 'c'：
- 计算索引 u = 'c' - 'a' = 2。
- 检查 son [0][2]，此时 son [0][2] 为 1，表示根节点已经有一个 'c' 子节点，指向节点 1。
- 直接将 p 更新为 1，不用创建新节点。
- 字符 'a'：
- 计算索引 u = 'a' - 'a' = 0。
- 检查 son [1][0]，此时 son [1][0] 为 2，表示节点 1 有一个 'a' 子节点，指向节点 2。
- 将 p 更新为 2。
- 字符 'r'：
- 计算索引 u = 'r' - 'a' = 17。
- 检查 son [2][17]，此时 son [2][17] 为 0，因为还没有插入任何以 'r' 为第三个字符的单词。
- 创建新节点 4，并将 son [2][17] 设为 4。
- p 更新为 4。
- idx 增加到 4。
- 现在已成功插入 “car”。p 当前指向节点 4，在 cnt [4] 上加 1，表示有一个单词以 'r' 结尾。
总结：
每当我们遇到一个新的字符且当前节点没有对应的子节点时（即 son [p][u] 为 0），我们就需要创建一个新的节点，并更新 son [p][u] 为新节点的编号。同时，idx 自增，用于分配新节点的编号。通过这种方式，Trie 树可以动态地构建，插入和查询操作都能高效完成。