力扣算法——139WordBreak【M】
Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words.
Note:
- The same word in the dictionary may be reused multiple times in the segmentation.
- You may assume the dictionary does not contain duplicate words.
Example 1:
Input: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
Output: true
Explanation: Return true because"leetcode"
can be segmented as"leet code"
.
Example 2:
Input: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"]
Output: true
Explanation: Return true because"
applepenapple"
can be segmented as"
apple pen apple"
.
Note that you are allowed to reuse a dictionary word.
Example 3:
Input: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
Output: false Solution:
使用动态规划进行求解
这道题其实还是一道经典的 DP 题目,也就是动态规划 Dynamic Programming。博主曾经说玩子数组或者子字符串且求极值的题,基本就是 DP 没差了,虽然这道题没有求极值,但是玩子字符串也符合 DP 的状态转移的特点。把一个人的温暖转移到另一个人的胸膛... 咳咳,跑错片场了,那是爱情转移~ 强行拉回,DP 解法的两大难点,定义 dp 数组跟找出状态转移方程,先来看 dp 数组的定义,这里我们就用一个一维的 dp 数组,其中 dp[i] 表示范围 [0, i) 内的子串是否可以拆分,注意这里 dp 数组的长度比s串的长度大1,是因为我们要 handle 空串的情况,我们初始化 dp[0] 为 true,然后开始遍历。注意这里我们需要两个 for 循环来遍历,因为此时已经没有递归函数了,所以我们必须要遍历所有的子串,我们用j把 [0, i) 范围内的子串分为了两部分,[0, j) 和 [j, i),其中范围 [0, j) 就是 dp[j],范围 [j, i) 就是 s.substr(j, i-j),其中 dp[j] 是之前的状态,我们已经算出来了,可以直接取,只需要在字典中查找 s.substr(j, i-j) 是否存在了,如果二者均为 true,将 dp[i] 赋为 true,并且 break 掉,此时就不需要再用j去分 [0, i) 范围了,因为 [0, i) 范围已经可以拆分了。最终我们返回 dp 数组的最后一个值,就是整个数组是否可以拆分的布尔值了,代码如下:
class Solution {
public:
bool wordBreak(string s, unordered_set<string> &dict) {
vector<string> wordDict;
unordered_set<string>dict;
for (auto a : wordDict)
dict.insert(a);
vector<bool>dp(s.size() + , false);
dp[] = true;//边界
for(int i=;i<dp.size();++i)
for(int j=;j<i;++j)
if (dp[j] && dict.count(s.substr(j, i - j)))//状态转移方程
{
dp[i] = true;
break;
}
return dp.back();
}
};
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