leetcode 140 单词拆分2 word break II】的更多相关文章

单词拆分2,递归+dp, 需要使用递归,同时使用记忆化搜索保存下来结果,c++代码如下 class Solution { public: //定义一个子串和子串拆分(如果有的话)的映射 unordered_map<string,vector<string>>m; vector<string> wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { if(m.count(s)) return m[s];//当映射…
一开始的错误答案与错误思路,幻想直接遍历得出答案: class Solution { public: bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { for(int i;i<s.size();i++){ ; for(int j;j<wordDict.size();j++){ if(s.substr(i,wordDict[j].size())==wordDict[j]){ step=wordDict[j].size()…
140. 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. 说明: 分隔时可以重复使用字典中的单词. 你可以假设字典中没有重复的单词. 示例 1: 输入: s = "catsanddog" wordDict = ["cat", "cats", "and", "sand", &qu…
题目链接 : https://leetcode-cn.com/problems/word-break-ii/ 题目描述: 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. 说明: 分隔时可以重复使用字典中的单词. 你可以假设字典中没有重复的单词. 示例: 示例 1: 输入: s = "catsanddog" wordDict = ["cat", &quo…
class Solution { public List<String> wordBreak(String s, List<String> wordDict) { List<String> res = new ArrayList<>(); int max = 0, min = Integer.MAX_VALUE; Set<String> set = new HashSet<>(); for (String word : wordDic…
[抄题]: 给出一个字符串s和一个词典,判断字符串s是否可以被空格切分成一个或多个出现在字典中的单词. s = "lintcode" dict = ["lint","code"] 返回 true 因为"lintcode"可以被空格切分成"lint code" [思维问题]: 看到字符串就怕:还是要掌握一般规律 [一句话思路]: 还是看rU手册456页的解法吧 前部完美切分+后部是单词 [输入量]:空: 正常…
139. 单词拆分 139. Word Break…
139. Word Break 字符串能否通过划分成词典中的一个或多个单词. 使用动态规划,dp[i]表示当前以第i个位置(在字符串中实际上是i-1)结尾的字符串能否划分成词典中的单词. j表示的是以当前i的位置往前找j个单词,如果在j个之前能正确分割,那只需判断当前这j单词能不能在词典中找到单词.j的个数不能超过词典最长单词的长度,且同时不能超过i的索引. 初始化时要初始化dp[0]为true,因为如果你找第一个刚好匹配成功的,你的dp[i - j]肯定就是dp[0].因为多申请了一个,所以d…
Word 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",…
Word 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",…