Leetcode139 单词拆分

最新推荐文章于 2024-08-02 11:19:14 发布

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本文探讨了如何利用动态规划解决字符串拆分问题，通过一个具体示例详细讲解了算法的实现过程。给出的代码示例展示了如何判断一个字符串是否能被拆分成字典中的单词。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述：
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。
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：
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”。

思路：
字典中的单词是否可以拼成s字符串，字典中单词可重复使用。这也就是说我们s字符串分割之后，所有的单词都必须在字典里可以找得到，但字典里的单词不一定全部都用得上。我们使用动态规划的方法解决，dp[i]表示字符串s[:i]能否拆分成符合要求的子字符串。我们可以看出，如果s[j:i]在给定的字符串组中，且dp[j]为True（即字符串s[:j]能够拆分成符合要求的子字符串），那么此时dp[i]也就为True了。按照这种递推关系，我们就可以判断目标字符串能否成功拆分。
递推公式

class Solution:
    def wordBreak(self, s, dictionary):
        length_s = len(s)
        length_d = len(dictionary)
        dp = [0]*length_s
        for i in range(length_s):
            for j in range(length_d):
                l = len(dictionary[j])
                if l <= i + 1 and dictionary[j] == s[i+1-l: i+1] and (i + 1 == l or dp[i-l] == 1):
                    dp[i] = 1
                    break
        return dp[-1] == 1
a = Solution()
s = "leetcode"
wordDict = ["leet", "code"]
print(a.wordBreak(s, wordDict))