单词拆分

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"。

 

算法分析:

非常典型的动态规划场景。dp[i] 表示字符串位置0-i是否满足条件

0-i可以分成0-j和j-i两部分,如果dp[j]为true,并且j-i组成的单词在字典表中,则dp[i]为true

时间复杂度O(N*N),空间复杂度O(N)

    //单词拆分(动态规划)
    bool wordBreak(std::string s, std::vector<std::string>& wordDict) {
        if (s.empty() || wordDict.size() <= 0)
            return false;
        std::vector<int> dp(s.size()+1);

        size_t len = s.size();

        dp[0] = 1;
        for (size_t i = 1; i <= len; ++i)
        {
            for (size_t j = 0; j < i && !dp[i]; ++j)
            {
                std::string check = s.substr(j, i-j);
                dp[i] = (dp[j]>0 && (find(wordDict.begin(), wordDict.end(), check)!=wordDict.end()))?1:0;
            }
        }

        return dp[len];
    }

 

思考:如果输出结果不是true,而是要求输出拆分后的单词列表怎么做?

目测直接使用dfs搜索应该就行了。

### 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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值