温哥华智能面试：LeetCode 527 算法问题解析及 Python 代码掌握 
大家好！最近参加了温哥华一家公司的智能面试，其中一道算法题是 LeetCode 527: Words Abbreviation。这道题考察的是字符串处理和贪心算法的结合，难度中等偏上。我在这里分享一下我的解题思路和 Python 代码，希望能帮助到大家。
题目描述:
给定一个字符串数组 words，找到最短的字符串数组，使得每个字符串都是 words 中某个字符串的缩写形式。缩写规则是：保留字符串的首尾字符，中间字符用其数量表示。例如，“internationalization” 可以缩写为 “i18n”。如果多个字符串的缩写相同，则只保留一个。
解题思路:
这道题的关键在于如何设计有效的缩写方案，使得缩写后的字符串数组最短。我们可以采用贪心算法，优先考虑缩写长度更短的方案。具体步骤如下：
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预处理: 先对 words 中的每个字符串进行预处理，计算出所有可能的缩写形式，并将其存储在一个字典中，键为缩写字符串，值为原始字符串。
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贪心选择: 遍历预处理后的字典，按照缩写长度从小到大排序。选择缩写长度最短的字符串及其对应的原始字符串，将其添加到结果数组中。如果后续出现缩写相同的字符串，则跳过。
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结果输出: 返回结果数组。
Python 代码:
from collections import defaultdict
def wordsAbbreviation(words):
d = defaultdict(list)
for word in words:
n = len(word)
for i in range(1,n):
abbr = word + str(n-i-1) + word
d.append(word)
ans = []
used = set()
for abbr in sorted(d,key=len):
for word in d:
if word not in used:
used.add(word)
ans.append(word)
break
return ans
# 示例
words =
result = wordsAbbreviation(words)
print(result) # Output:
代码解释:
代码首先使用 defaultdict 创建一个字典，键为缩写字符串，值为原始字符串列表。然后，按照缩写长度排序，选择最短的缩写及其对应的原始字符串，添加到结果数组中。最后返回结果数组。 代码中sorted(d,key=len)保证了优先选择缩写长度较短的方案。
希望以上分析和代码能够帮助大家理解 LeetCode 527 这道题。 如有任何疑问，欢迎大家提出！ 
继续加油，刷题快乐！
代码简洁高效
温哥华面试必备
温哥华的科技面试越来越注重算法实战？这道LeetCode 527的字符串处理题在本地大厂面试中高频出现，用Python的defaultdict处理缩写冲突确实巧妙
不过掌握了这类字符串处理技巧，对理解数据压缩的底层逻辑真的很有帮助呢。
我之前准备时发现Python的字典处理字符串特方便，多练练实际应用场景就好。加油！
