LeetCode 139. 单词拆分(DP)

1. 题目

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,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

来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/word-break
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

2. 动态规划

  • 将单词拆分成两部分单词长度为n,一部分第1个字符到第 i 个 [1,i], 另一部分 [i+1,j]
  • dp[i] 表示包含第 j 个字符为结尾的字符能否拆分
  • dp[0] = true 表示空字符,存在集合中
  • 如果第一部分,不存在,直接 i++,没必要考虑第二部分了
  • 如果第一部分,存在,且第二部分存在,dp[j] = true, j++

在这里插入图片描述

class Solution {	//C++
public:bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {int i, j, n = s.size();unordered_set<string> set(wordDict.begin(), wordDict.end());vector<bool> dp(n+1,false);//dp[j]包含第j个字符为结尾的字符能否拆分dp[0] = true;//空字符能拆分for(i = 0; i <= n; ++i){if(dp[i] == true)//左半边存在for(j = i+1; j <= n; ++j){if(set.count(s.substr(i,j-i)))//右边也存在dp[j] = true;}}return dp[n];}
};

在这里插入图片描述

class Solution:# py3def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:n = len(s)dp = [False]*(n+1)d = set(wordDict)dp[0] = Truefor i in range(1,n+1):for j in range(i, n+1):if s[i-1:j] in d and dp[i-1]:dp[j] = Truereturn dp[n]

56 ms 13.7 MB

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/478223.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

外卖排序系统特征生产框架

背景 图1 外卖排序系统框架 外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的&#xff0c;模型迭代效率制约着策略优化效果。如上图所示&#xff0c;在排序系统里&#xff0c;特征是最为基础的部分&#xff1a;有了特征之后&#xff0c;我们离线训练出模型&#xff0c;然后将特征和模型一…

征稿 | “健康知识图谱”投稿通道开启

Data Intelligence正在与语义网国际知名学者Deborah McGuinness以及Oshani Seneviratne等专家一道组织“个人健康知识图谱”专辑。欢迎投稿&#xff01;DI专辑Special Issue on Personal Health Knowledge Graphs This special issue at Data Intelligence Journal seeks origi…

清华提出LogME,无需微调就能衡量预训练模型的下游任务表现!

文 | 游凯超源 | THUML引言在深度学习时代&#xff0c;神经网络的参数量越来越大&#xff0c;从头开始训练(train from scratch)的成本也越来越大。幸运的是&#xff0c;在计算机视觉、自然语言处理等人工智能应用的主要领域&#xff0c;人们能够采用迁移学习的预训练-微调范式…

好的代码标准

需求分析文档需要用精确的数字来描述&#xff0c;避免量变导致质变

LeetCode 140. 单词拆分 II(DP+回溯)

1. 题目 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&#xff0c;在字符串中增加空格来构建一个句子&#xff0c;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&#xff1a; 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…

论文浅尝|简单高效的知识图谱表示学习负样本采样方法

笔记整理 | 陈名杨&#xff0c;浙江大学在读博士生&#xff0c;主要研究方向为知识图谱表示学习Introduction研究知识图谱表示学习&#xff08;KnowledgeGraph Embedding&#xff09;可以解决当前很多应用的基本问题&#xff0c;这些方法旨在将知识图谱中的实体&#xff08;Ent…

常见性能优化策略的总结

本文要感谢我职级评定过程中的一位评委&#xff0c;他建议把之前所做的各种性能优化的案例和方案加以提炼、总结&#xff0c;以文档的形式沉淀下来&#xff0c;并在内部进行分享。力求达到如下效果&#xff1a; 1. 形成可实践、可借鉴、可参考的各种性能优化的方案以及选型考虑…

微软中山大学开源超强的视觉位置编码,涨点显著

文 | 小马源 | 极市平台1.写在前面由于Transformer对于序列数据进行并行操作&#xff0c;所以序列的位置信息就被忽略了。因此&#xff0c;相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入序列位置信息的重要方法&#xff0c;RPE在自然语言处理任务中已被…

LeetCode 63. 不同路径 II(DP)

1. 题目 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 &#xff08;起始点在下图中标记为“Start” &#xff09;。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角&#xff08;在下图中标记为“Finish”&#xff09;。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到…

技术动态 | 去中心化知识图谱协作平台建设实践

转载公众号 | DataFunTalk文章作者&#xff1a;Epik 铭识协议出品平台&#xff1a;DataFunTalk导读&#xff1a;1月10日&#xff0c;由EpiK铭识协议主办的“2021开源知识运动”主题活动为业界带来了一场知识图谱开放与互联的智慧盛宴。活动吸引了包括清华大学信息技术研究院副…

权威赛事来了!千言-文本生成评测启动,聚焦NLG技术痛点

自然语言生成是人工智能的重要前沿技术&#xff0c;该技术在落地时会面临一个难题&#xff1a;如何保证模型生成的文本与输入具有事实层面的一致性&#xff0c;即避免生成错误、臆想的信息&#xff1f;为推动相关研究&#xff0c;中国中文信息学会自然语言生成专委会与千言开源…

CRM系统新思维

客户关系管理系统&#xff08;CRM系统&#xff09;是管理公司当前以及未来潜在客户的系统&#xff0c;其主要目的是通过优化客户关系实现公司销售业绩的长期增长&#xff0c;它是企业信息系统的核心之一。目前&#xff0c;移动互联网、大数据以及人工智能技术发展日新月异&…

LeetCode 980. 不同路径 III(DFS+回溯)

1. 题目 在二维网格 grid 上&#xff0c;有 4 种类型的方格&#xff1a; 1 表示起始方格。且只有一个起始方格。2 表示结束方格&#xff0c;且只有一个结束方格。0 表示我们可以走过的空方格。-1 表示我们无法跨越的障碍。 返回在四个方向&#xff08;上、下、左、右&#x…

开源开放 | 开源网络通信行业知识图谱(新华三)

转载公众号 | 数字化领航OpenKG地址&#xff1a;http://openkg.cn/dataset/network-communication文章作者&#xff1a;新华三集团出品平台&#xff1a;数字化领航OpenKG是中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会所倡导的开放知识图谱社区项目。旨在推动以中文为基础的知识图…

我删了这些训练数据…模型反而表现更好了!?

文 | Severus编 | Sheryc_王苏预训练语言模型的训练语料是全网数据&#xff0c;其来着不拒&#xff0c;只要喂过来的数据&#xff0c;统统吃掉&#xff0c;尽可能消化掉。而统计模型&#xff0c;除泛化能力外&#xff0c;另一个重要的能力就是记忆能力。我们知道&#xff0c;人…

会议交流 | CAAI BDSC2021大会专题七:社会计算与开放知识图谱

CAAI第六届全国大数据与社会计算学术会议&#xff08;China National Conference on Big Data & Social Computing&#xff0c;简称BDSC&#xff09;将于8月21-22日在重庆召开。早鸟注册开始了&#xff0c;截止时间为7月30日&#xff0c;注册链接&#xff1a;http://bdsc20…

高性能队列——Disruptor

背景 Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列&#xff0c;研发的初衷是解决内存队列的延迟问题&#xff08;在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级&#xff09;。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单&#xff0c;2010年在QCon演讲后&…