Java实现 LeetCode 139.单词拆分（bfs，dp）

最新推荐文章于 2024-03-27 16:54:38 发布

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分类专栏：数据结构与算法

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本文详细解析了LeetCode上经典题目“单词拆分”的两种解决方案：宽度优先搜索(BFS)与动态规划(DP)。通过实例展示了如何判断一个字符串能否被拆分成字典中的单词，以及算法的具体实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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。

bfs
开始没有考虑到用一个vis记录，用来剪枝，所以运行超时，也get到可以直接用index判断是否可以与字符从左到右的匹配。比之前一个个charAt要省时。

class Solution {
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        Queue<String> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(s);
        Set<String> vis = new HashSet<>();
        vis.add(s);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            for(int k = 0; k < size; k++) {
                String poll = queue.poll();
                int lenth = poll.length();
                for (String word : wordDict) {
                    int len = 0;
                    if(word.length() > lenth) continue;
                    if(poll.indexOf(word) == 0) {
                        String t = poll.substring(word.length());
                        if(t.length() == 0) {
                            return true;
                        }
                        if(vis.contains(t)) continue;
                        vis.add(t);
                        queue.add(t);
                    }
                }
            }

        }
        return false;
    }
}

动态规划

class Solution {
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1];
        dp[0] = true;
        Set<String> wordDictSet = new HashSet<>(wordDict);
        for(int i = 1; i <= s.length(); i++) {
            for(int j = 0; j < i; j++) {
                if(dp[j] && wordDictSet.contains(s.substring(j,i))) {
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
            
        }
        return dp[s.length()];
    }
}