题目相关
- 原题链接：820. 单词的压缩编码 - 力扣（LeetCode）
- 涉及知识：字典树
- 题目难度：★★
题目解读
经过简单分析可知，如果能够实现编码复用，必须得满足某个单词是另一个较长单词的后缀才可以。很明显，我们可以通过构造字典树来实现。
Python相关
见下面
具体实现
自己的实现方案：
class Solution:
def minimumLengthEncoding(self, words: List[str]) -> int:
res = []
dic = {}
for word in words:
temp = dic
for letter in word[::-1]:
temp = temp.setdefault(letter, {})
def helper(node, length):
if not node:
res.append(length + 1)
else:
for node in node.values():
helper(node, length + 1)
helper(dic, 0)
return sum(res)
class Solution:
def minimumLengthEncoding(self, words: List[str]) -> int:
words = list(set(words)) #remove duplicates
#Trie is a nested dictionary with nodes created
# when fetched entries are missing
Trie = lambda: collections.defaultdict(Trie)
trie = Trie()
#reduce(..., S, trie) is trie[S[0]][S[1]][S[2]][...][S[S.length - 1]]
nodes = [reduce(dict.__getitem__, word[::-1], trie)
for word in words]
#Add word to the answer if it's node has no neighbors
return sum(len(word) + 1
for i, word in enumerate(words)
if len(nodes[i]) == 0)
下面好好品一品这个代码。
首先是：
Trie = lambda: collections.defaultdict(Trie)
trie = Trie()
这两行，不得不说很Pythonic，这里Trie是一个函数，是通过lambda匿名函数表达式实现的，而后面的collections.defaultdict中的构造函数也是Trie，就有点递归函数嵌套定义的意思了。总之，这两行的意思是构造一个能构造defaultdict对象的函数，并且该对象的默认属性值也是一个defaultdict对象。然后通过函数调用实例化一个对象trie。
后面是：
nodes = [functools.reduce(dict.__getitem__, word[::-1], trie)
for word in words]
不得不承认这句更加Pythonic，该句的意思是对于words中的word，都将其逆序对tire对象进行构造，其中reduce函数接收一个函数，一个迭代器，以及一个可选的初始值，功能是：
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
现在我们看一个示例：
a = {'b': 3}
print(dict.__getitem__(a, 'b'))
输出结果自然是3，因为此时的调用dict.__getitem__(a, 'b')完全等价于调用a['b']。而defaultdict是dict的子类，自然也有此性质。
假设word为'love'的话，那么reduce(dict.__getitem__, word[::-1], trie)语句的执行流程就是先执行trie['e']语法糖，假设trie此时没有'e'这个item，，那么便会执行类似trie['e'] = Trie()即trie['e'] = collections.defaultdict(Trie)类似的操作，并返回trie['e']这个对象，然后再执行trie['e']['v'] = Trie()、trie['e']['v']['o'] = Trie()、trie['e']['v']['o']['l'] = Trie()这一系列操作，最终的返回结果则是trie['e']['v']['o']['l']这个对象。
因此：
nodes = [reduce(dict.__getitem__, word[::-1], trie)
for word in words]
语句的执行结果，则是nodes中存储的都是一系列defaultdict(Trie)对象，如果有的单词是另外单词的后缀，那么此时对应的对象则不为空，否则为空，对其调用len函数的结果是0。
因此，我们还可以将代码改写为：
class Solution:
def minimumLengthEncoding(self, words: List[str]) -> int:
words = list(set(words))
Trie = lambda: collections.defaultdict(Trie)
trie = Trie()
nodes = [functools.reduce(dict.__getitem__, word[::-1], trie)
for word in words]
return sum(len(word) + 1
for node, word in zip(nodes, words)
if not node)
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