Inglês composto


28

Uma palavra composta é uma palavra que contém 2 ou mais palavras. Podemos fazer melhor que isso, no entanto. Precisamos que você crie 1 palavra (sem sentido) que contenha todas as palavras .

No entanto, queremos que essa palavra seja o mais curta possível. Podemos usar letras sobrepostas para conseguir isso.

Por exemplo, se sua lista de palavras fosse ["cat", "atom", "a"], você desejaria retornar "catom".

Entrada / Saída

Seu programa precisará pegar uma lista de palavras como entrada e retornar uma palavra composta como saída.

A lista de palavras que você usará são as 10000 palavras mais importantes em inglês, de acordo com o Google (se essa lista for muito fácil, posso alterá-la para uma mais longa). Para referência, basta adicionar cada palavra para obter uma pontuação de 65888.

Sua pontuação é o número de letras em sua palavra final, quanto menor, melhor. O desempatador vai para o primeiro pôster.



1
@Loovjo não, mas se a força bruta for rápida o suficiente para ser executada, alterarei a lista de palavras para aumentá-la.
194 Nathan Merrill

1
@PatrickRoberts Se ele se encaixa na sua resposta, adote você :) Um link pastebin / gist seria ótimo, mas não é obrigatório.
Nathan Merrill

1
Hmm, quem conhece uma boa heurística de vendedor ambulante assimétrico?
Dave

2
Sem embalagem e sim com determinística.
194 Nathan Merrill

Respostas:


26

C ++, comprimento da palavra final: 38272

(a versão otimizada levou cerca de 20 minutos)

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

std::size_t calcOverlap(const std::string &a, const std::string &b, std::size_t limit, std::size_t minimal) {
    std::size_t la = a.size();
    for(std::size_t p = std::min(std::min(la, b.size()), limit + 1); -- p > minimal; ) {
        if(a.compare(la - p, p, b, 0, p) == 0) {
            return p;
        }
    }
    return 0;
}

int main() {
    std::vector<std::string> words;

    // Load all words from input
    while(true) {
        std::string word;
        std::getline(std::cin, word);
        if(word.empty()) {
            break;
        }
        words.push_back(word);
    }

    std::cerr
        << "Input word count: " << words.size() << std::endl;

    // Remove all fully subsumed words

    for(auto p = words.begin(); p != words.end(); ) {
        bool subsumed = false;
        for(auto i = words.begin(); i != words.end(); ++ i) {
            if(i == p) {
                continue;
            }
            if(i->find(*p) != std::string::npos) {
                subsumed = true;
                break;
            }
        }
        if(subsumed) {
            p = words.erase(p);
        } else {
            ++ p;
        }
    }

    std::cerr
        << "After subsuming checks: " << words.size()
        << std::endl;

    // Sort words longest-to-shortest (not necessary but doesn't hurt. Makes finding maxlen a tiny bit easier)
    std::sort(words.begin(), words.end(), [](const std::string &a, const std::string &b) {
        return a.size() > b.size();
    });

    std::size_t maxlen = words.front().size();

    // Repeatedly combine most-compatible words until there is only one left
    std::size_t bestPossible = maxlen - 1;
    while(words.size() > 1) {
        auto bestA = words.begin();
        auto bestB = -- words.end();
        std::size_t bestOverlap = 0;
        for(auto p = ++ words.begin(), e = words.end(); p != e; ++ p) {
            if(p->size() - 1 <= bestOverlap) {
                continue;
            }
            for(auto q = words.begin(); q != p; ++ q) {
                std::size_t overlap = calcOverlap(*p, *q, bestPossible, bestOverlap);
                if(overlap > bestOverlap) {
                    bestA = p;
                    bestB = q;
                    bestOverlap = overlap;
                }
                overlap = calcOverlap(*q, *p, bestPossible, bestOverlap);
                if(overlap > bestOverlap) {
                    bestA = q;
                    bestB = p;
                    bestOverlap = overlap;
                }
            }
            if(bestOverlap == bestPossible) {
                break;
            }
        }
        std::string newStr = std::move(*bestA);
        newStr.append(*bestB, bestOverlap, std::string::npos);

        if(bestA == -- words.end()) {
            words.pop_back();
            *bestB = std::move(words.back());
            words.pop_back();
        } else {
            *bestB = std::move(words.back());
            words.pop_back();
            *bestA = std::move(words.back());
            words.pop_back();
        }

        // Remove any words which are now in the result
        for(auto p = words.begin(); p != words.end(); ) {
            if(newStr.find(*p) != std::string::npos) {
                std::cerr << "Now subsumes: " << *p << std::endl;
                p = words.erase(p);
            } else {
                ++ p;
            }
        }

        std::cerr
            << "Words remaining: " << (words.size() + 1)
            << " Latest combination: (" << bestOverlap << ") " << newStr
            << std::endl;

        words.push_back(std::move(newStr));
        bestPossible = bestOverlap; // Merging existing words will never make longer merges possible
    }

    std::string result = words.front();

    std::cout
        << result
        << std::endl;
    std::cerr
        << "Word size: " << result.size()
        << std::endl;
    return 0;
}

Base única de verificação:

cat commonwords.txt | while read p; do grep "$p" merged.txt >/dev/null || echo "Not found: $p"; done

Também produziu algumas palavras muito legais em andamento. Aqui estão alguns dos meus favoritos:

  • ontem (nostalgia sintética)
  • afghanistanbul (algo [insira um político que você não gosta] diria)
  • togethernet (a internet amigável)
  • elephantom (um grande fantasma)
  • thundergroundwaterproofproof (como em "Não sei por que eles sentiram a necessidade de torná-lo thundergroundwaterproof, mas isso está me deixando nervoso")

E:

  • codescribingo (talvez um próximo desafio neste site?)

A saída final está em pastebin aqui: http://pastebin.com/j3qYb65b


2
Uma observação que pode ser útil para outros que buscam a solução ideal: o problema pode ser reduzido a um problema de vendedor ambulante assimétrico e não-euclidiano: defina uma matriz em que o elemento i, j = max_word_length - overlap(word[i], word[j])(onde overlapverifica a sobreposição à direita do primeiro argumento à esquerda do segundo). Resolver isso (boa sorte!) E depois cortar o loop resultante com o custo mais alto (sobreposição mais baixa) fornecerá uma lista ordenada de palavras que podem ser mescladas para fornecer uma solução ideal.
Dave

Impressionante. Isso está verificando cada palavra da lista atual uma contra a outra, sempre? Eu estava considerando isso, mas presumi que precisaria apenas verificar uma amostra aleatória para executá-la em um tempo razoável.
Trichoplax

1
@ValueInk sim, o cache seria um grande aumento de desempenho. Uma versão anterior tinha isso, mas acrescenta muita complexidade, então, quando adaptei alguma lógica, tive que reescrever o lote. Em vez disso, escolhi abandonar o cache. Além disso, não, isso não é completamente ideal. É um algoritmo ganancioso, por isso não pode julgar trocas e não pode escolher entre opções "igualmente boas". Veja o meu comentário do TSP para a solução ideal (NP-Hard).
Dave

1
@ Trichoplax sim, é isso que está fazendo. O tempo de execução é O (n ^ 3), o que não é tão ruim para este tamanho de amostra. Com o armazenamento em cache, ele pode ser reduzido para O (n ^ 2). A verificação interna também é muito paralela, portanto, mesmo para amostras maiores, ela pode ser executada em tempo razoável com o processamento de threads / distribuído. Além disso, este recebe um grande aumento de velocidade de conhecer a gama de possíveis larguras de sobreposição para cada passo, que cortou o tempo de execução por um fator de 10.
Dave

2
Isso pode não ser tão difícil quanto o TSP geral, porque temos a restrição engraçada de que sobreposição (a, b) ≥ min {sobreposição (a, d), sobreposição (c, d), sobreposição (c, b)} para todos os a , b, c, d.
Anders Kaseorg

21

C ++ 11, 38272 letras, comprovadamente ideal

Esse algoritmo é garantido para fornecer um limite inferior à solução. Nesse caso, ele é capaz de atingir o limite inferior e gerar uma solução ótima de 38272 letras. (Isso corresponde à solução encontrada pelo algoritmo ganancioso de Dave. Fiquei surpreso e um pouco decepcionado ao descobrir que é o ideal, mas aqui estamos.)

Ele funciona resolvendo o problema de fluxo de custo mínimo na rede criada da seguinte maneira.

  • Primeiro, quaisquer palavras contidas em outras palavras são redundantes; descarte-os.
  • Para cada palavra w , desenhe dois nós w _0 e w _1, onde w _0 é uma fonte com capacidade 1 e w _1 é um coletor com capacidade 1.
  • Para cada prefixo (estrito) ou sufixo a de qualquer palavra, desenhe um nó a .
  • Para cada sufixo a de w , desenhe um arco de w _0 a a com capacidade 1 e custo 0.
  • Para cada prefixo a de w , desenhe um arco de a a w _1 com capacidade 1 e custo de comprimento ( w ) - comprimento ( a ).

Qualquer cadeia de comprimento n que contenha cada palavra pode ser convertida em um fluxo nessa rede com custo no máximo n . Portanto, o fluxo de custo mínimo nessa rede é um limite mais baixo no comprimento da string mais curta.

Se tivermos sorte - e, neste caso, tivermos -, depois de redirecionarmos o fluxo que entra em w _1 de w _0, encontraremos um fluxo ideal que tem apenas um componente conectado e que passa pelo nó para o vazio corda. Nesse caso, ele conterá um circuito euleriano que começa e termina aí. Esse circuito euleriano pode ser lido de volta como uma sequência de comprimento ideal.

Se não tivermos sorte, adicione alguns arcos extras entre a cadeia vazia e as cadeias mais curtas nos outros componentes conectados para garantir a existência de um circuito euleriano. A cadeia de caracteres não seria mais necessariamente ideal nesse caso.

Eu uso a biblioteca LEMON para seus algoritmos de fluxo de custo mínimo e de circuito euleriano. (Esta foi a primeira vez que eu usei essa biblioteca e fiquei impressionado - eu definitivamente a utilizarei novamente para futuras necessidades de algoritmos gráficos.) O LEMON vem com quatro algoritmos diferentes de fluxo de custo mínimo; você pode experimentá-los aqui com --net, --cost, --cap, e --cycle(default).

O programa é executado em 0,5 segundos , produzindo essa sequência de saída .

#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
#include <vector>
#include <lemon/core.h>
#include <lemon/connectivity.h>
#include <lemon/euler.h>
#include <lemon/maps.h>
#include <lemon/list_graph.h>
#include <lemon/network_simplex.h>
#include <lemon/cost_scaling.h>
#include <lemon/capacity_scaling.h>
#include <lemon/cycle_canceling.h>

using namespace std;

typedef lemon::ListDigraph G;

struct Word {
    G::Node suffix, prefix;
    G::Node tour_node;
};

struct Edge {
    unordered_map<string, Word>::iterator w;
    G::Arc arc;
};

struct Affix {
    vector<Edge> suffix, prefix;
    G::Node node;
    G::Node tour_node;
};

template<class MCF>
bool solve(const G &net, const G::ArcMap<int> &lowerMap, const G::ArcMap<int> &upperMap, const G::ArcMap<int> &costMap, const G::NodeMap<int> &supplyMap, int &totalCost, G::ArcMap<int> &flowMap)
{
    MCF mcf(net);
    if (mcf.lowerMap(lowerMap).upperMap(upperMap).costMap(costMap).supplyMap(supplyMap).run() != mcf.OPTIMAL)
        return false;
    totalCost = mcf.totalCost();
    mcf.flowMap(flowMap);
    return true;
}

int main(int argc, char **argv)
{
    clog << "Reading dictionary from stdin" << endl;
    unordered_map<string, Affix> affixes;
    unordered_map<string, Word> words;
    unordered_set<string> subwords;
    G net, tour;
    G::ArcMap<int> lowerMap(net), upperMap(net), costMap(net);
    G::NodeMap<int> supplyMap(net);
    string new_word;
    while (getline(cin, new_word)) {
        if (subwords.find(new_word) != subwords.end())
            continue;
        for (auto i = new_word.begin(); i != new_word.end(); ++i) {
            for (auto j = new_word.end(); j != i; --j) {
                string s(i, j);
                words.erase(s);
                subwords.insert(s);
            }
        }
        words.emplace(new_word, Word());
    }
    for (auto w = words.begin(); w != words.end(); ++w) {
        w->second.suffix = net.addNode();
        supplyMap.set(w->second.suffix, 1);
        w->second.prefix = net.addNode();
        supplyMap.set(w->second.prefix, -1);
        for (auto i = w->first.begin(); ; ++i) {
            affixes.emplace(string(w->first.begin(), i), Affix()).first->second.prefix.push_back(Edge {w});
            affixes.emplace(string(i, w->first.end()), Affix()).first->second.suffix.push_back(Edge {w});
            if (i == w->first.end())
                break;
        }
        w->second.tour_node = tour.addNode();
    }
    for (auto a = affixes.begin(); a != affixes.end();) {
        if (a->second.suffix.empty() || a->second.prefix.empty() ||
            (a->second.suffix.size() == 1 && a->second.prefix.size() == 1 &&
             a->second.suffix.begin()->w == a->second.prefix.begin()->w)) {
            affixes.erase(a++);
        } else {
            a->second.node = net.addNode();
            supplyMap.set(a->second.node, 0);
            for (auto &e : a->second.suffix) {
                e.arc = net.addArc(e.w->second.suffix, a->second.node);
                lowerMap.set(e.arc, 0);
                upperMap.set(e.arc, 1);
                costMap.set(e.arc, 0);
            }
            for (auto &e : a->second.prefix) {
                e.arc = net.addArc(a->second.node, e.w->second.prefix);
                lowerMap.set(e.arc, 0);
                upperMap.set(e.arc, 1);
                costMap.set(e.arc, e.w->first.length() - a->first.length());
            }
            a->second.tour_node = lemon::INVALID;
            ++a;
        }
    }

    clog << "Read " << words.size() << " words and found " << affixes.size() << " affixes; ";
    clog << "created network with " << countNodes(net) << " nodes and " << countArcs(net) << " arcs" << endl;

    int totalCost;
    G::ArcMap<int> flowMap(net);
    bool solved;
    if (argc > 1 && string(argv[1]) == "--net") {
        clog << "Using network simplex algorithm" << endl;
        solved = solve<lemon::NetworkSimplex<G>>(net, lowerMap, upperMap, costMap, supplyMap, totalCost, flowMap);
    } else if (argc > 1 && string(argv[1]) == "--cost") {
        clog << "Using cost scaling algorithm" << endl;
        solved = solve<lemon::CostScaling<G>>(net, lowerMap, upperMap, costMap, supplyMap, totalCost, flowMap);
    } else if (argc > 1 && string(argv[1]) == "--cap") {
        clog << "Using capacity scaling algorithm" << endl;
        solved = solve<lemon::CapacityScaling<G>>(net, lowerMap, upperMap, costMap, supplyMap, totalCost, flowMap);
    } else if ((argc > 1 && string(argv[1]) == "--cycle") || true) {
        clog << "Using cycle canceling algorithm" << endl;
        solved = solve<lemon::CycleCanceling<G>>(net, lowerMap, upperMap, costMap, supplyMap, totalCost, flowMap);
    }

    if (!solved) {
        clog << "error: no solution found" << endl;
        return 1;
    }
    clog << "Lower bound: " << totalCost << endl;

    G::ArcMap<string> arcLabel(tour);
    G::Node empty = tour.addNode();
    affixes.find("")->second.tour_node = empty;
    for (auto &a : affixes) {
        for (auto &e : a.second.suffix) {
            if (flowMap[e.arc]) {
                if (a.second.tour_node == lemon::INVALID)
                    a.second.tour_node = tour.addNode();
                arcLabel.set(tour.addArc(e.w->second.tour_node, a.second.tour_node), "");
            }
        }
        for (auto &e : a.second.prefix) {
            if (flowMap[e.arc]) {
                if (a.second.tour_node == lemon::INVALID)
                    a.second.tour_node = tour.addNode();
                arcLabel.set(tour.addArc(a.second.tour_node, e.w->second.tour_node), e.w->first.substr(a.first.length()));
            }
        }
    }

    clog << "Created tour graph with " << countNodes(tour) << " nodes and " << countArcs(tour) << " arcs" << endl;

    G::NodeMap<int> compMap(tour);
    int components = lemon::stronglyConnectedComponents(tour, compMap);
    if (components != 1) {
        vector<unordered_map<string, Affix>::iterator> breaks(components, affixes.end());
        for (auto a = affixes.begin(); a != affixes.end(); ++a) {
            if (a->second.tour_node == lemon::INVALID)
                continue;
            int c = compMap[a->second.tour_node];
            if (c == compMap[empty])
                continue;
            auto &b = breaks[compMap[a->second.tour_node]];
            if (b == affixes.end() || b->first.length() > a->first.length())
                b = a;
        }
        int offset = 0;
        for (auto &b : breaks) {
            if (b != affixes.end()) {
                arcLabel.set(tour.addArc(empty, b->second.tour_node), b->first);
                arcLabel.set(tour.addArc(b->second.tour_node, empty), "");
                offset += b->first.length();
            }
        }
        clog << "warning: Found " << components << " components; solution may be suboptimal by up to " << offset << " letters" << endl;
    }

    if (!lemon::eulerian(tour)) {
        clog << "error: failed to make tour graph Eulerian" << endl;
        return 1;
    }

    for (lemon::DiEulerIt<G> e(tour, empty); e != lemon::INVALID; ++e)
        cout << arcLabel[e];
    cout << endl;

    return 0;
}

Embora eu não possa pretender entender como o fluxo mínimo funciona, se isso é realmente ideal, bem feito!
19419 Nathan Merrill

1
Desculpe desapontar: o PI não pensou em uma rede de fluxo; isso é muito elegante. Demorei um pouco para entender como você estava vinculando as palavras na sua rede antes que eu finalmente percebesse "Para cada prefixo (estrito) ou sufixo de qualquer palavra, desenhe um nó a" significa que os nós "a" podem ser compartilhados entre si. várias palavras.
Dave

1
Além disso, sua solução é cerca de 2.000 vezes mais rápida que a minha!
Dave

1
Talvez ajude esse cara ( cs.cmu.edu/~tom7/portmantout ) a tentar algo semelhante?
Oliver Daugherty-Long

2
@ OliverDaugherty-Long Feito ! (. Por esse tempo real) Os melhores limites previamente conhecidos eram 520732 comprimento ≤ ideal ≤ 537136, e acredito que melhoraram ambos limites para 536186.
Anders Kaseorg

13

Java 8, ~ 5 minutos, comprimento de 39.279

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class Words {

    public static void main(String[] args) throws Throwable {
        File file = new File("words.txt");
        List<String> wordsList = new ArrayList<>();
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            wordsList.add(line);
        }
        reader.close();

        Set<String> words = new HashSet<>();

        System.out.println("Finished I/O");

        for (int i = 0; i < wordsList.size(); i++) { //Step 1: remove any words that occur in other words
            boolean in = false;
            for (int j = 0; j < wordsList.size(); j++) {
                if (i != j && wordsList.get(j).contains(wordsList.get(i))) {
                    in = true;
                    break;
                }
            }
            if (!in) {
                words.add(wordsList.get(i));
            }
        }

        System.out.println("Removed direct containers");

        List<String> working = words.stream().sorted((c, b) -> Integer.compare(c.length(), b.length())).collect(Collectors.toList()); //Sort by length, shortest first
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        result.append(working.get(0));
        while (!working.isEmpty()) {
            Optional<String> target = working.stream().sorted((c, b) -> Integer.compare(firstLastCommonality(result.toString(), b), firstLastCommonality(result.toString(), c))).findFirst(); //Find the string that has the greatest in common with the end of 'result'
            if(target.isPresent()) { //It really should be present, but just in case
                String s = target.get();
                working.remove(s);
                int commonality = firstLastCommonality(result.toString(), s);
                s = s.substring(commonality);
                result.append(s);
            }
        }

        System.out.println("Finished algorithm");

        String r = result.toString();
        System.out.println("The string: \n" + r);
        System.out.println("Length: \n" + r.length());
        System.out.println("Verified: \n" + !wordsList.stream().filter(s -> !r.contains(s)).findFirst().isPresent());
    }

    private static int firstLastCommonality(String a, String b) {
        int count = 0;
        int len = b.length();
        while (!a.endsWith(b) && !b.equals("")) {
            b = cutLastChar(b);
            count++;
        }
        return len - count;
    }

    private static String cutLastChar(String string) {
        if (string.length() - 1 < 0) {
            return string;
        } else {
            return string.substring(0, string.length() - 1);
        }
    }

}

Entrada:

  • um arquivo chamado 'words.txt' no diretório de trabalho, exatamente no mesmo formato do arquivo na postagem principal

Saída:

Finished I/O
Removed direct containers
Finished algorithm
The string: 
[Moved to pastebin](http://pastebin.com/iygyR3zL)
Length: 
39279
Verified: 
true

2
FGITW e em Java não menos. Você senhor tem meu voto.
Patrick Roberts

2
Agradável! Você se livrou dos 26,609personagens.
R. Kap

@ R.Kap vai entender! Eu nem sequer penso calcular que ... Deve haver um algoritmo mais inteligente no entanto, esta é apenas a primeira coisa que veio à mente ...
socrático Phoenix

7

Python 2, 39254 caracteres

Leva de 1 a 2 minutos para rodar na minha máquina, funciona usando a palavra mais longa e sempre adicionando a palavra à sequência de resultados que possui mais sequências em comum. (Antes disso, todas as palavras que são substrings de outras palavras são removidas para evitar a adição desnecessária à string.)

Atualização: tentei olhar nas duas direções, mas isso não melhora. (talvez esteja usando palavras que possam ser usadas melhor mais tarde?)

Link para a palavra em pastebin.

100 primeiros caracteres:

telecommunicationsawayneillegallynnbabyenbcjrxltdxmlbsrcwvtxxxboxespnycdsriconsentencessexyrsslipodc

Código:

import re
import urllib

def suffix_dist(w1,w2):
    for i in range(min(map(len,[w1,w2])))[::-1]:
        if w1[-i:]==w2[:i]:
            return i
    return 0

url="https://raw.githubusercontent.com/first20hours/google-10000-english/master/google-10000-english.txt"
s=urllib.urlopen(url).read()
words=s.split()
words.sort(key=len,reverse=True)

## remove words that are substrings of other words anyway
for i in range(len(words))[::-1]:
    if any(words[i] in w for w in words[:i]):
        words.pop(i)

print len(words)

words.sort(key=len)
w1=words.pop(-1)
result=w1
while words:
    ## get the word with longest shared suffix/prefix
    w2=max(words,key=lambda x:suffix_dist(w1,x))
    print w2
    words.pop(words.index(w2))
    if w2 in result:
        break
    result+=w2[suffix_dist(w1,w2):]
    w1=w2


print result[:100]
print len(result)
print "Test:", all(w in result for w in s.split())

2
Welp, eu fui espancado por 25 caracteres ... +1 para isso
socrático Phoenix

Bom trabalho! Eu tive uma ideia semelhante, mas você já teve uma resposta. Minha versão começa com uma palavra pequena em vez de uma palavra grande, além de algumas outras podas que fazem com que ela perca drasticamente o fator tempo, levando até 3x a quantidade de tempo para executar.
Value Ink

5

Ruby, 39222 caracteres

Usa uma abordagem semelhante ao @KarlKastor em sua resposta em Python, mas a string inicial é uma das menores palavras em vez das maiores. Outra otimização (não sei o quanto isso ajuda) é que, entre cada adição, remove todas as palavras que já possam ter sido incluídas na string devido a sobreposição de palavras.

É executado em pouco mais de 4 minutos na minha máquina, sem contar a solicitação da Web para recuperar a lista de palavras, mas não com as 4:20.

A palavra em Pastebin.

require 'net/http'

puts "Obtaining word list..."
data = Net::HTTP.get(URI'https://raw.githubusercontent.com/first20hours/google-10000-english/master/google-10000-english.txt')
puts "Word list obtained!"

puts "Starting calculation..."
time = Time.now

words = data.split.sort_by(&:size)
words.reject!{|w| words.find{|x| w!=x && x.include?(w)}}

string = words.shift

def merge_dist(prefix, suffix)
    [prefix.size,suffix.size].min.downto(0).find{|i| prefix.end_with?(suffix[0,i])}
end

while words.length > 0
    suffix = words.max_by{|w| merge_dist string, w}
    string += suffix[merge_dist(string, suffix)..-1]
    words.reject!{|w| string.include? w}
end

delta = Time.now - time

puts "Calculation completed in #{delta} seconds!"
puts "Word is #{string.size} chars long."

open("word.txt", 'w') << string

puts "Word saved to word.txt"

3

PowerShell v2 +, 46152 caracteres

param([System.Collections.ArrayList]$n)$n=$n|sort length -des;while($n){$x=$n.Count;$o+=$n[0];0..$x|%{if($o.IndexOf($n[$_])-ge0){$n.RemoveAt($_)}}}$o

Pega a entrada como uma lista e a lança em um ArrayList (para que possamos manipulá-la). Nós sortque por lengthem -desordem cending. Então, whileainda temos palavras em nossa matriz de entrada, faça um loop. Cada iteração, define o auxiliar $xcomo igual ao número que resta, adere no próximo item da lista à nossa saída $oe, em seguida, vasculha tudo o que ainda está em nossa lista. Se .IndexOfnão for igual a -1(ou seja, a palavra foi encontrada em algum lugar $o), removemos essa palavra da nossa lista de palavras restantes. Finalmente, no final, saída $o.

Eu não tenho acesso a um Pastebin ou similar, então aqui está o começo e o fim da palavra para temporário - telecommunicationscharacterizationresponsibilitiessublimedirectory...fcmxvtwvfxwujmjsuhjjrxjdbkdxqc. Acho que isso eliminou cerca de 20.000 caracteres da entrada, então não é tão ruim assim, suponho.

Estou trabalhando em refinamentos.


0

PHP 46612 caracteres

Isto é só o começo. Espero melhorá-lo. Tudo o que fiz até agora foi remover qualquer palavra que seja uma sub-string de outra palavra. Estou trabalhando em 3 cópias da matriz, mas a memória não parece ser um problema.

<?php
set_time_limit(3000);

$words=file('https://raw.githubusercontent.com/first20hours/google-10000-english/master/google-10000-english.txt');
$words = array_map('trim', $words);

usort($words, function ($a, $b)
{
    if (strlen($a) == strlen($b) ){
        return 0;
    }
    return ( strlen($a) < strlen($b) )? -1 : 1;
});

$final_array=$words;
$comparison_array=$words;


  foreach($words as $key => $word){
    echo $word."<br>\n";
      foreach($comparison_array as $nestedKey => $nestedWord){
          if (strlen($nestedWord) <= strlen($word)) {
            unset($comparison_array[$nestedKey]);
            continue;
          }
          if( strpos($nestedWord,$word) !== FALSE ){
              unset($final_array[$key]);
              $restart=true;
              break;
          } 
      }    
  }


sort($final_array);
$compound='';
$compound = implode($final_array);
echo $compound;
echo "  <br><br>\n\n". strlen($compound);
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