Work Break I

Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words.

For example, given
s = "leetcode",
dict = ["leet", "code"].

Return true because "leetcode" can be segmented as "leet code".

DP很容易就出来了。possible[i]保存[0,i]是否可以被分割的结果。

possible[i] = true, 当存在possible[k] = true,且[k,i]是dict里的一个word时。否则possible[i] = false。

这种是自底而下的。

  1. class Solution {
  2. public:
  3. bool wordBreak(string s, unordered_set<string> &dict) {
  4. int n = s.length();
  5. if (n == ) return true;
  6. vector<bool> possible(n, false);
  7.  
  8. for (int i = ; i < n; ++i) {
  9. for (int j = i; j >= ; --j) {
  10. if ((j == || possible[j - ]) && dict.find(s.substr(j, i - j + )) != dict.end()) {
  11. possible[i] = true;
  12. break;
  13. }
  14. }
  15. }
  16.  
  17. return possible[n - ];
  18. }
  19. };

算法的时间复杂度最坏情况是O(n^2),空间复杂度是O(n)。

网上也有人用前缀树(Trie树、字典树)实现的。私以为用前缀树还得先将dict里的所有word插进去,时间复杂度为O(n*l+s),l为word的最大长度,s为dict的大小。如果dict的大小比n大得多,那么整个开销也是不菲的。

只要稍微将上面的代码优化一下,先求出word的最大长度,那么时间复杂度也可以优化到O(n*l+s)。

Work Break II

Given a string s and a dictionary of words dict, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word.

Return all such possible sentences.

For example, given
s = "catsanddog",
dict = ["cat", "cats", "and", "sand", "dog"].

A solution is ["cats and dog", "cat sand dog"].

直接用回溯就可以了。自顶而下。

  1. class Solution {
  2. public:
  3. vector<string> wordBreak(string s, unordered_set<string> &dict) {
  4. vector<string> ret;
  5. bt(s, dict, "", s.length(), ret);
  6. return ret;
  7. }
  8.  
  9. void bt(string &s, unordered_set<string> &dict, string str, int index, vector<string> &ret) {
  10. if (index < ) {
  11. ret.push_back(str.substr(, str.length() - ));
  12. return;
  13. }
  14.  
  15. for (int i = index; i >= ; --i) {
  16. string tmp = s.substr(i, index - i + );
  17. if (dict.find(tmp) != dict.end()) {
  18. bt(s, dict, tmp + " " + str, i - , ret);
  19. }
  20. }
  21. }
  22. };

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