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解题思路：第一个条件在实际应用中往往是可以避免的，而第二个条件则是第三个条件的特殊情况。因此，实际有用的条件只有第三个。我们的目标是通过重新排列这些单词，使得每个单词的后缀能够出现在它的前面，同时尽量降低代价。

我们可以通过一个具体的例子来更直观地理解这一点。假设我们有以下单词：

6 a ca ea gda hda ifb

通过观察，我们可以发现很多点是完全没有用的。为了简化计算，我们可以直接忽略这些不必要的点。

在实际应用中，我们通常会优先处理那些子树较小的单词。这是因为处理小子树通常需要的计算资源较少，从而可以降低整体的代价。

接下来，我们来看一下具体的代码实现。首先，我们需要一个插入函数来处理输入的字符串。这个函数会根据字符串的长度来计算其对应的红点编号。然后，我们通过递归的方式构建树结构。最后，我们对树的子树大小进行排序，并通过深度优先搜索来计算最终的答案。

在代码中，我们使用了一些常见的数据结构和算法。比如，stack用于管理递归调用，vector用于存储树的结构，map和set用于维护红点的信息。这些数据结构和算法的组合，使得我们能够高效地处理字符串重新排列的问题。

通过上述方法，我们可以有效地解决字符串重新排列的问题，同时也能显著降低计算的代价。这种方法在实际应用中表现良好，能够满足大部分场景的需求。