算法——单词拆分 II
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict,在字符串中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。
链接: leetcode.
解题思路:
- 首先用暴力的深度优先搜索,然后发现对部分测试用例会超时,所以需要对搜索进行剪枝。一般的剪枝手段都是记忆化一种状态的结果,然后当下次搜索到这一状态时防止重复计算,这样基本能将时间复杂度降到O(N)。
- 深度优先搜索基本使用这一模板,传入一个temp结果,每次递归到底部之前,给temp增加值,然后记得需要回溯,也就是去除当前状态下增加的值。
- 这里的剪枝我是这么考虑的,如果当前位置往后递归后无法增加结果,说明这个位置之后的字符串不能被拆分,所以,其他分支搜索到当前位置时,就没必要往下计算,通过一个hash表,记录下这个位置的状态,然后后来的分支检测到这个位置的状态,直接返回。
// created by lippon
class Solution {
List<String> res = new ArrayList<>();
Map<String, Boolean> wd = new HashMap<>();
Map<Integer, Boolean> men = new HashMap<>();
public List<String> wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
for(String w : wordDict) wd.put(w, true);
dfs(0, new StringBuilder(), s);
return res;
}
public void dfs(int cur, StringBuilder temp, String s) {
// 搜索到了底部
if(cur == s.length()) {
if(temp.length() > 0) {
// 添加结果
temp.deleteCharAt(temp.length() - 1);
res.add(temp.toString());
}
return ;
}
// 剪枝,查看当前位置后的字符串时候不能被拆分,如果不能,直接返回
if(men.getOrDefault(cur, false)) return;
// 记录这次dfs时的结果数
int len = res.size();
for(int i = cur + 1; i <= s.length(); i++) {
String word = s.substring(cur, i);
if(wd.containsKey(word)) {
StringBuilder nt = new StringBuilder(temp);
temp.append(word);
temp.append(" ");
dfs(i, temp, s);
// 回溯
temp = nt;
}
}
// 如果结果没有增加,说明该位置不能产生答案,进行记忆
if(len == res.size()) men.put(cur, true);
}
}
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