又称单词查找树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。
典型应用：
    1.统计
    2.排序
    3.保持大量字符串（不仅限于字符串）
经常被搜索引擎用于文本词频统计
优点：
    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字符串的比较，查询效率比哈希树高
算法思路：
      
    1.创建存储儿子节点的数组son[][26]
        由于存储字母，最多只有26钟可能，故列为26
    2.创建记录单词出现次数的数组cnt[]
        每次字符串遍历到最后一个字母时，累加一次
#核心代码
import numpy as np

def main():
    idx = 0 # 每一个字母都有唯一的索引号
    son = np.zeros((10,26),dtype=int) #存放当前节点的子节点
    cnt = [0]*1000 # 记录单词数
    str_ = input("请输入字符串：")
    insert(str_) # 插入单词操作
    query(str_) #查询单词数量操作

def insert(str_):
    global idx
    global son
    global cnt
    p = 0 # 行标记
    for item in str_:
        u = ord(item)-ord('a')
         if son[p][u] == 0:   idx += 1
                    son[p][u] = idx
        p = son[p][u]
    cnt[p] += 1

def query(str_):
    p = 0
    for item in str_:
        u = ord(item)-ord('a')
        if son[p][u] == 0: return
        p = son[p][u]
    return cnt[p]