【NO.49】LeetCode HOT 100—139. 单词拆分

最新推荐文章于 2025-12-03 23:35:37 发布

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#leetcode #算法 #职场和发展 #139. 单词拆分

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文章介绍了如何使用动态规划方法解决单词拆分问题，通过判断字符串s中各子串是否可以用字典中的单词拼接，最后返回布尔值表示是否可以构成。关键步骤包括构建哈希表存储字典单词，以及状态转移方程的应用。

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139. 单词拆分

给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true。

注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。

示例 1：

输入: s = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”]
输出: true
解释: 返回 true 因为 “leetcode” 可以由 “leet” 和 “code” 拼接成。
示例 2：

输入: s = “applepenapple”, wordDict = [“apple”, “pen”]
输出: true
解释: 返回 true 因为 “applepenapple” 可以由 “apple” “pen” “apple” 拼接成。
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

提示：

1 <= s.length <= 300
1 <= wordDict.length <= 1000
1 <= wordDict[i].length <= 20
s 和 wordDict[i] 仅由小写英文字母组成
wordDict 中的所有字符串互不相同

解题

方法：动态规划

动态规划，dp[i] 表示字符串s从[0,i]的字符是否有字典里的元素构成。

设计状态转移方程，[0,i],分为[0,j][j,i], 如果这两个区间都是字典里的元素构成，那[0,i]必是，而[0,j]是否满足，由dp[j] 记录，所以只需要判断区间[j,i]，判断[0,j]的字符是否存在于字典中，当然要借助哈希表。

//   时间O(N^2),空间O(N)
class Solution {
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {

        // 哈希表
        Set<String> set = new HashSet<>();
        for (String word : wordDict) {
            set.add(word);
        }

        // 定义函数
        int length = s.length();
        boolean[] dp = new boolean[length + 1];
        // 初始函数
        dp[0] = true;

        // 填充函数
        for (int i = 1; i <= length; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (dp[j] && set.contains(s.substring(j, i))) {
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
        }
        return dp[length];
    }    
}