文章目录
- Day46
- 单词拆分
- 题目
- 思路
- 代码
Day46
单词拆分
139. 单词拆分 - 力扣(LeetCode)
题目
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict,判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
说明:
拆分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 = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”]
- 输出: true
- 解释: 返回 true 因为 “leetcode” 可以被拆分成 “leet code”。
示例 2:
- 输入: s = “applepenapple”, wordDict = [“apple”, “pen”]
- 输出: true
- 解释: 返回 true 因为 “applepenapple” 可以被拆分成 “apple pen apple”。
- 注意你可以重复使用字典中的单词。
示例 3:
- 输入: s = “catsandog”, wordDict = [“cats”, “dog”, “sand”, “and”, “cat”]
- 输出: false
思路
动规五部曲
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[j]:长度为 j 的字符串,dp[j] 为true表示可以拆分为一个或者多个在字典出现过的单词
- 确定递推公式
字符串(子串)长度为 i
如果确定dp[j] 是true,且 [j, i] 这个区间的子串出现在字典里,那么dp[i]一定是true。(j < i )。
所以递推公式是 if([j, i] 这个区间的子串出现在字典里 && dp[j]是true) 那么 dp[i] = true。
- dp数组如何初始化
从递推公式中可以看出,dp[i] 的状态依靠 dp[j]是否为true,那么dp[0]就是递推的根基,dp[0]一定要为true,否则递推下去后面都都是false了。
dp[0]初始为true完全就是为了推导公式。
- 遍历顺序
题目中说是拆分为一个或多个在字典中出现的单词,所以这是完全背包。
还要讨论两层for循环的前后顺序。
如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包。
如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品。
本题其实我们求的是排列数,因为有要求物品之间顺序。
- 举例推导dp[i]
以输入: s = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”]为例,dp状态如图:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g1c4AFJC-1690703105690)(https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210202162652727.jpg “139.单词拆分”)]
代码
class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {boolean dp[] = new boolean[s.length() + 1];dp[0] = true;Set<String> set = new HashSet<>(wordDict);for(int i = 1; i <= s.length(); i++){for(int j = 0; j < i; j++){String str = s.substring(j, i);if(set.contains(str) && dp[j]){dp[i] = true;break;}}}return dp[s.length()];}
}// 另一种思路的背包算法
class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1];dp[0] = true;for (int i = 1; i <= s.length(); i++) {for (String word : wordDict) {int len = word.length();if (i >= len && dp[i - len] && word.equals(s.substring(i - len, i))) {dp[i] = true;break;}}}return dp[s.length()];}
}