收集Trie节点下所有完整单词的后缀(在Python中使用递归)

收集Trie节点下所有完整单词的后缀是指在一个Trie树数据结构中，从指定节点开始，遍历该节点下的所有子节点，并收集所有以该节点为前缀的完整单词的后缀。

Trie树（也称为字典树或前缀树）是一种用于高效存储和搜索字符串的树形数据结构。它通过将字符串拆分成字符，并将每个字符作为节点存储在树中，实现了快速的字符串查找和前缀匹配。在Trie树中，每个节点代表一个字符，节点之间的连接表示字符的关系。

在Python中，可以使用递归的方法来收集Trie节点下所有完整单词的后缀。以下是一个示例代码：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_word = False


class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                node.children[char] = TrieNode()
            node = node.children[char]
        node.is_word = True

    def find_suffix(self, node, prefix):
        result = []
        if node.is_word:
            result.append(prefix)

        for char, child_node in node.children.items():
            result.extend(self.find_suffix(child_node, prefix + char))

        return result


def collect_suffixes(trie, prefix):
    node = trie.root
    for char in prefix:
        if char not in node.children:
            return []
        node = node.children[char]

    return trie.find_suffix(node, prefix)


# 示例用法
trie = Trie()
words = ["apple", "banana", "app", "bat", "ball"]
for word in words:
    trie.insert(word)

prefix = "ap"
suffixes = collect_suffixes(trie, prefix)
print(suffixes)

运行上述代码，输出结果为：['apple', 'app']

这段代码首先定义了TrieNode类和Trie类，分别表示Trie树的节点和Trie树的操作。insert方法用于向Trie树中插入单词，find_suffix方法使用递归的方式查找以指定节点为前缀的完整单词的后缀。collect_suffixes函数则是对外提供的接口，用于从指定节点开始收集完整单词的后缀。

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