Design a data structure that supports the following two operations:

void addWord(word)
bool search(word)
search(word) can search a literal word or a regular expression string containing only letters a-z or .. A . means it can represent any one letter.

For example:

addWord(“bad”)
addWord(“dad”)
addWord(“mad”)
search(“pad”) -> false
search(“bad”) -> true
search(“.ad”) -> true
search(“b..”) -> true
Note:
You may assume that all words are consist of lowercase letters a-z.

Trie这样的数据结构能够非常方便的实现字符串的查找，它的时间复杂度仅仅有O(L)。依据最以下的提示单词中仅仅有a-z的小写字母这个提示也能够想到使用Trie。
前面Trie的实现使用的递归实现的，这次尝试使用非递归实现。
主要的数据结构TrieNode也做了一些改变，由于不须要进行统计计数，仅仅须要推断是否存在以某个节点结尾的字符串，所以使用一个标示量来推断是否存在以该字符结尾的字符串就可以。
搜索字符串使用的是递归，要是没有’.’这个字符可能用非递归也比較好实现，可是加上’.’这个字符后用非递归想了会儿没想出了可是感觉用递归会非常easy求解。
最后须要注意的是node节点的含义是字符的父节点。由于Trie树的根节点是一个空字符。
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class WordDictionary {
public:
    class TrieNode
    {
        public:
        TrieNode * edges[26];//子节点
        bool end;//标示是否有以这个节点结尾的字符串
        TrieNode(){
            for(int i=0;i<26;i++)
            {
                edges[i]=NULL;
            }
            end=false;
        }
    };

    class Trie
    {
        public:
            Trie(){
                root=new TrieNode();
            }
            //加入单词使用循环实现，也能够使用递归，前面创建Trie树即使用的是递归
            void addWord(string word)
            {
                if(word.empty())
                    return ;

                TrieNode * node=root;
                int pos=0;
                while(pos<word.size())
                {
                    int char_code=word[pos]-‘a‘;
                    if(node->edges[char_code]!=NULL)
                    {
                        node=node->edges[char_code];
                        pos++;
                    }
                    else
                    {
                        node->edges[char_code]=new TrieNode();
                        node=node->edges[char_code];
                        pos++;
                    }
                }
                node->end=true;
            }

            //搜索使用递归实现，要是没有‘.‘使用循环也非常easy实现，可是加上限制条件后使用递归更easy一些
            bool search(string &word,int pos,TrieNode * node)
            {
                if(word.empty()&&node->end)
                    return true;

                int char_code=word[pos]-‘a‘;
                if(pos==word.size()&&node->end)
                    return true;

                if(char_code==‘.‘-‘a‘)
                {
                    for(int i=0;i<26;i++)
                        if(node->edges[i]!=NULL&&search(word,pos+1,node->edges[i]))
                            return true;
                }
                else 
                {
                    if(node->edges[char_code]!=NULL)
                        return search(word,pos+1,node->edges[char_code]);
                }
            }
          TrieNode * root;  

    };

    // Adds a word into the data structure.
    void addWord(string word) {
        trie.addWord(word);
    }

    // Returns if the word is in the data structure. A word could
    // contain the dot character ‘.‘ to represent any one letter.
    bool search(string word) {
        return trie.search(word,0,trie.root);
    }

    private:
       Trie trie;
};


// Your WordDictionary object will be instantiated and called as such:
// WordDictionary wordDictionary;
// wordDictionary.addWord("word");
// wordDictionary.search("pattern");