每日一题--单词的压缩编码

Trie又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。 本人笔记，可忽略
给定一个单词列表，我们将这个列表编码成一个索引字符串 S 与一个索引列表 A。

例如，如果这个列表是 [“time”, “me”, “bell”]，我们就可以将其表示为 S = “time#bell#” 和 indexes = [0, 2, 5]。

对于每一个索引，我们可以通过从字符串 S 中索引的位置开始读取字符串，直到 “#” 结束，来恢复我们之前的单词列表。

那么成功对给定单词列表进行编码的最小字符串长度是多少呢？

示例：

输入: words = [“time”, “me”, “bell”]
输出: 10
说明: S = “time#bell#” ， indexes = [0, 2, 5] 。

提示：

1 <= words.length <= 2000
1 <= words[i].length <= 7
每个单词都是小写字母 。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/short-encoding-of-words
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这题是啥意思？？？可能兄弟你也和我一样，刚开始没看懂。我稍微解释一下，看懂的兄弟忽略即可

题目给了两个索引一个是S = “time#bell#” ,indexes = [0, 2, 5]. 首先看indexes第一个0 就是从S
的0开始到#结束 即time 第二个就是2开始 即me 第三个就是第五个开始 即bell

来说一下我的思路，我首先想到的就是我们要找到两个单词的包含与被包含的关系
方法一：我们可以只将没有后缀能包括的单词存起来

public class ShortEncodingOfWords {
     
	public int minimumLengthEncoding(String[] words) {
     
	    Set<String> good = new HashSet(Arrays.asList(words));//我们用HashSet将字符串存起来
	    for (String word:words) {
     //遍历该字符串
	    	 for (int k = 1;k < word.length() ; ++ k){
     
	    		 good.remove(word.substring(k));//将是其他单词后缀的单词从hashset中去掉
	    	 }
	    }
	    int ans = 0;
	    for(String word : good) 
	    	ans += word.length() + 1;
		return ans;
    }
}

方法二：字典树
如方法一所说，目标就是保留所有不是其他单词后缀的单词。

class Solution {
     
    public int minimumLengthEncoding(String[] words) {
     
        TrieNode trie = new TrieNode();
        Map<TrieNode, Integer> nodes = new HashMap();

        for (int i = 0; i < words.length; ++i) {
     
            String word = words[i];
            TrieNode cur = trie;
            for (int j = word.length() - 1; j >= 0; --j)
                cur = cur.get(word.charAt(j));
            nodes.put(cur, i);
        }

        int ans = 0;
        for (TrieNode node: nodes.keySet()) {
     
            if (node.count == 0)
                ans += words[nodes.get(node)].length() + 1;
        }
        return ans;

    }
}

class TrieNode {
     
    TrieNode[] children;
    int count;
    TrieNode() {
     
        children = new TrieNode[26];
        count = 0;
    }
    public TrieNode get(char c) {
     
        if (children[c - 'a'] == null) {
     
            children[c - 'a'] = new TrieNode();
            count++;
        }
        return children[c - 'a'];
    }
}

作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode-cn.com/problems/short-encoding-of-words/solution/dan-ci-de-ya-suo-bian-ma-by-leetcode-solution/
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