Trie树的Python实现方式

今天学习到了Trie树
字典树的详细定义可以看

Stackoverflow上的简洁实践

How to create a trie in Python

class Trie:
    def __init__(self):
       self._end = '_end_'

    def make_trie(self,*words):
        root = dict()
        for word in words:
            current_dict = root
            for letter in word:
                current_dict = current_dict.setdefault(letter,{})
            current_dict[self._end] = self._end
        return root

if __name__ == '__main__':
    trie = Trie()
    print(trie.make_trie('foo', 'bar', 'baz', 'barz'))

控制台输出

{'f': {'o': {'o': {'_end_': '_end_'}}}, 
'b': {'a': {'r': {'_end_': '_end_', 'z': {'_end_': '_end_'}}, 'z': {'_end_': '_end_'}}}}

在trie树中查找单词

class Trie:
    def __init__(self):
       self._end = '_end_'

    def make_trie(self,*words):
        root = dict()
        for word in words:
            current_dict = root
            for letter in word:
                current_dict = current_dict.setdefault(letter,{})
            current_dict[self._end] = self._end
        return root

    def in_trie(self,trie,word):
        current_dict = trie
        for letter in word:
            if letter not in current_dict:
                return False
            current_dict = current_dict[letter]
        return self._end in current_dict

if __name__ == '__main__':
    trie = Trie()
    print(trie.make_trie('foo', 'bar', 'baz', 'barz'))
    print(trie.in_trie(trie.make_trie('foo', 'bar', 'baz', 'barz'),'bar'))
    # output: True

单词的压缩编码（leetcode）

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] 。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/short-encoding-of-words
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

我觉得leetcode的官方实现才是最6的，pythonic极致

class Solution:
    def minimumLengthEncoding(self, words: List[str]) -> int:
        words = list(set(words)) #去重
        # Trie是带有已创建节点的嵌套字典
        # 当其中缺少节点时会创建节点
        Trie = lambda: collections.defaultdict(Trie)
        trie = Trie()

        #reduce(..., S, trie) is trie[S[0]][S[1]][S[2]][...][S[S.length - 1]]，将单词反序插入
        nodes = [reduce(dict.__getitem__, word[::-1], trie)
                 for word in words]

        #如果节点没有邻居节点，则添加该单词
        return sum(len(word) + 1
                   for i, word in enumerate(words)
                   if len(nodes[i]) == 0)

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/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

奇怪的知识又增加了哈哈哈～
今早还学习到了

set.discard(ele)# 可以移除集合中不存在的元素