力扣最后一个单词的长度

class Solution {
public:
    int lengthOfLastWord(string s) {
        int m=s.size();
        int j=m-1;
        while (j>=0&&s[j]==' ')
        {
            j--;
        }
        for (int i=j;i>=0;i--)
        {
            if (s[i]==' ')
            {
                return j-i;
            }
            else if(i==0)
            {
                return j+1;
            }
            else{
                continue;
            }
        }
    return m;
    }
};

### 力扣LeetCode单词拆分问题的 C++ 实现 #### 解决方案概述 动态规划是一种有效的解决方法来判断字符串 `s` 是否可以通过空格分割为字典 `wordDict` 中的一个或多个单词。以下是基于此思路的一种具体实现方式。 #### 动态规划的核心思想 定义一个布尔数组 `dp[i]` 表示子串 `s.substr(0, i)` 能否被成功拆分为字典中的单词组合。初始状态设置为 `dp[0] = true`,表示空字符串可以被拆分[^1]。对于每一个位置 `i`,通过遍历前缀结束的位置 `j` 来更新当前的状态: 如果存在某个 `j` 使得 `dp[j] == true` 并且子串 `s.substr(j, i-j)` 存在于字典中,则可得出结论 `dp[i] = true`。 #### 时间复杂度分析 该算法的时间复杂度主要由两部分组成:外层循环迭代整个字符串长度以及内层查找匹配的过程。假设字符串长度为 `n` 和字典大小为 `m`,则时间复杂度大致为 O(n² * m),其中 n 是输入字符串 s 的长度,而每次检查子串是否存在于 wordDict 需要线性扫描或者借助哈希表优化至常数级别操作。 #### 提供一种可能的C++代码如下: ```cpp #include <vector> #include <unordered_set> #include <string> using namespace std; bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { unordered_set<string> dict(wordDict.begin(), wordDict.end()); int n = s.size(); vector<bool> dp(n + 1, false); dp[0] = true; for (int i = 1; i <= n; ++i){ for(int j=0;j<i;++j){ if(dp[j] && dict.find(s.substr(j,i-j)) != dict.end()){ dp[i]=true; break; } } } return dp[n]; } ``` 上述程序利用了一个辅助数据结构——无序集合(unordered_set),用于快速检索给定子串是否存在於字典之中。这样做的好处是可以显著降低单次查询所需耗费的时间成本,从而提高整体效率。 #### 结论 综上所述,采用动态规划的方法能够有效地解决问题,并且提供了相对简洁明了的C++实现版本。这种方法不仅易于理解而且性能表现良好,在实际应用中有较高的参考价值。
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