LeetCode 第140题单词拆分II

LeetCode 140：字符串拆分与回溯算法优化

原创已于 2022-03-28 23:27:10 修改 · 448 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#leetcode #算法

于 2022-02-22 19:10:51 首次发布

本文解析了LeetCode第140题，介绍了如何使用回溯法解决字符串拆分问题，并通过maxLen优化递归过程，降低时间复杂度至O(n^2)。重点在于理解如何控制遍历长度和避免重复搜索。

LeetCode 第140题

在这里插入图片描述

要注意，用一个maxLen来表示每次递归遍历的最长的长度。这个maxLen为数组中最长的字符串长度与要遍历的字符串的长度的较小值。这样能避免额外的遍历。

时间复杂度O(n^2)，两个for循环来扫字符串

class Solution {
    int maxLen = 0;
    List<String> resList = new ArrayList<String>();
    public List<String> wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        for(int i = 0; i < wordDict.size(); i++) {
            if(wordDict.get(i).length() > maxLen) {
                maxLen = wordDict.get(i).length();
            }
        }
        maxLen = Math.min(maxLen, s.length());
        StringBuilder sb = null;
        for(int i = 1; i < maxLen+1; i++) {
		sb = new StringBuilder();
            String substring = s.substring(0, i);
            if(wordDict.contains(substring)) {
                sb.append(substring).append(" ");
                fun(s, wordDict, i, sb);
            }
        }
        return resList;
    }
	
	public void fun(String str, List<String> list, int index, StringBuilder sb) {
        if(index >= str.length()) {
            sb.delete(sb.length()-1, sb.length());
            resList.add(sb.toString());
            sb.append(" ");
            return;
        }
        for(int i = 1; i < maxLen+1 && index+i <= str.length(); i++) {
            String subStr = str.substring(index, index+i);
            if(list.contains(subStr)) {
                sb.append(subStr).append(" ");
                fun(str, list, index+i, sb);
                sb.delete(sb.length()-subStr.length()-1, sb.length());
            }
        }
    }
}