TrieNode定义需据字符集选择：固定小写字母用children[26]更优，扩展字符集必用unordered_map；空字符串需支持，重复插入不增isEnd；析构须后序遍历防泄漏；startsWith不查isEnd，getWordsWithPrefix需DFS收集。
怎么定义TrieNode：用unordered_map还是children[26]
取决于字符集是否固定、内存是否敏感。小写英文单词（a–z）用children[26]更快更省内存；但一旦要支持大小写、数字、中文或Unicode，unordered_map<char trienode></char>是唯一靠谱选择——否则数组得开到65536+，大量空间浪费且无法索引。
- 用
children[26]时，记得做c - 'a'转换，且必须确保输入全为小写字母，否则越界访问→未定义行为 -
unordered_map不保证插入顺序，但对Trie完全无关紧要；它查找均摊O(1)，实际性能和数组差别极小 - 别用
map代替unordered_map——红黑树O(log k)查找，在高频前缀匹配中会拖慢整体O(L)时间复杂度
insert()和search()的边界处理：空字符串、重复插入、大小写混用
空字符串""是合法输入，应被当作一个有效单词插入（即根节点isEnd = true），否则search("")永远返回false，违背语义。重复插入同一词不应出错，但也不该错误地增加isEnd计数——只设一次即可。
- 插入前不做
word.empty()检查 → 根节点永远无法标记为单词结尾 - 没对字符做标准化（比如
tolower(c)）→"Apple"和"apple"被当两个不同词，自动补全会漏匹配 -
search()最后必须检查node->isEnd，不能只看路径是否存在；否则search("app")会对"apple"误返回true
内存泄漏怎么避免：析构函数里容易漏掉什么
Trie是典型的手动内存管理场景，new出来的每个TrieNode*都得delete，且必须后序遍历释放——先删子节点，再删自己。常见错误是只清了root，忘了递归释放所有分支。
- 析构函数里只调用
delete root;→ 子节点全泄露，Valgrind报大量still reachable - 用
unordered_map时，遍历children必须用for (auto& p : node->children)，不能用for (auto p : ...)（拷贝指针导致原指针未被delete） - 如果类里用了智能指针（如
unique_ptr<trienode></trienode>），就不用手写析构，但insert()得改用node->children[c] = make_unique<trienode>()</trienode>，否则编译不过
startsWith()和getWordsWithPrefix()的实现差异
startsWith()只要路径存在就返回true，不关心是否为完整单词；而getWordsWithPrefix()需要从匹配终点开始DFS收集所有以它为前缀的完整词，必须递归+回溯构建字符串。
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-
startsWith()可直接复用traverse()辅助函数，返回node != nullptr即可，别多查isEnd -
getWordsWithPrefix()递归时传入当前拼好的prefix字符串，每进一层加一个字符；遇到node->isEnd == true就push_back，不是“到达叶子才存” - 若只想要数量（比如“有多少词以‘ab’开头”），不必DFS，加个
pass字段统计经过节点的单词数，O(1)返回——但需在insert()中每层node->pass++
最常被忽略的是：Trie不是“插完就完事”的结构，isEnd和pass的语义必须严格对齐业务需求；比如拼写检查只关心isEnd，而搜索提示可能更依赖pass值做热度排序。
