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## 题目地址（820. 单词的压缩编码）
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https://leetcode-cn.com/problems/walking-robot-simulation/submissions/
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## 题目描述
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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。
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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]。
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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。
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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？
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示例：
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输入: words = ["time", "me", "bell"]
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输出: 10
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说明: S = "time#bell#" ， indexes = [0, 2, 5] 。
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提示：
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1 <= words.length <= 2000
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1 <= words[i].length <= 7
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每个单词都是小写字母 。
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```
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## 思路
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读完题目之后就发现这题是一个后缀树。 因此符合直觉的想法是使用前缀树 + 倒序插入的形式来模拟后缀树。
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下面的代码看起来复杂，但是很多题目我都是用这个模板，稍微调整下细节就能AC。我这里总结了一套[前缀树专题](https://github.com/azl397985856/leetcode/blob/master/thinkings/trie.md)
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前缀树的 api 主要有以下几个：
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- `insert(word)`: 插入一个单词
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- `search(word)`：查找一个单词是否存在
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- `startWith(word)`： 查找是否存在以 word 为前缀的单词
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其中 startWith 是前缀树最核心的用法，其名称前缀树就从这里而来。大家可以先拿 208 题开始，熟悉一下前缀树，然后再尝试别的题目。
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一个前缀树大概是这个样子：
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如图每一个节点存储一个字符，然后外加一个控制信息表示是否是单词结尾，实际使用过程可能会有细微差别，不过变化不大。
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这道题需要考虑edge case， 比如这个列表是 ["time", "time", "me", "bell"] 这种包含重复元素的情况，这里我使用hashset来去重。
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## 关键点
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- 前缀树
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- 去重
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## 代码
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```python
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class Trie:
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def __init__(self):
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"""
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Initialize your data structure here.
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"""
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self.Trie = {}
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def insert(self, word):
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"""
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Inserts a word into the trie.
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:type word: str
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:rtype: void
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"""
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curr = self.Trie
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for w in word:
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if w not in curr:
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curr[w] = {}
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curr = curr[w]
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curr['#'] = 1
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def isTail(self, word):
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"""
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Returns if the word is in the trie.
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:type word: str
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:rtype: bool
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"""
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curr = self.Trie
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for w in word:
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curr = curr[w]
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return len(curr) == 1
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class Solution:
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def minimumLengthEncoding(self, words: List[str]) -> int:
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trie = Trie()
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cnt = 0
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words = set(words)
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for word in words:
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trie.insert(word[::-1])
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for word in words:
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if trie.isTail(word[::-1]):
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cnt += len(word) + 1
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return cnt
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```
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***复杂度分析***
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- 时间复杂度：$O(N)$，其中N为单词长度列表中的总字符数，比如["time", "me"]，就是 4 + 2 = 6。
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- 空间复杂度：$O(N)$，其中N为单词长度列表中的总字符数，比如["time", "me"]，就是 4 + 2 = 6。
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