leetcode每日一题：139. 单词拆分

最新推荐文章于 2025-11-13 01:03:04 发布

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博客介绍了LeetCode第139题——单词拆分的问题，通过动态规划的方法来解决。内容包括题目描述、示例、解题思路和优化策略，以及具体的代码实现。动态规划的状态转移方程和如何避免不必要的计算是关键点。

139. 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"。

示例 2：

输入: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "applepenapple" 可以被拆分成 "apple pen apple"。
     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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/word-break

参考：追逐繁星的孩子

官方题解中采用动态规划的思想，dp[i]表示前i个字母是否是有字典中的单词组成，dp[0]表示空字符，认为是true，在进行转移的时候，判断前i个字符的前j个字符（从0开始）是否true

是,即dp[j] = true，则对剩余的i-j进行判断，如果被包含，dp[i] = true
不是，则一直判断到i。
所以这一部分的代码为

if dp[j] == true && s.substr(j.i-j) == true;
	dp[i] =true;
	break;

如何判断某段字符是否被包含，可以使用哈希表,查找时间为O(1)。

但是可以发现，j从0开始是没必要的，加入字典中最小字符串长度为10,那从0-9都是没必要的。所以j可以从最短字符串开始或者利用剩余字符串长度与字典中最长字符串做比较，剩余数大于最长的肯定也是不正确的。所以j可以从两个位置开始，结束位置可以为当剩余字符串小于字典中最短的即可。

代码如下：

class Solution {
public:
   bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
        unordered_set<string> S;
        int maxSize=0;
        int minSize=INT_MAX;
        for(auto & str:wordDict)
        {
            S.insert(str);
            maxSize=max(maxSize,(int)str.size());
            minSize=min(minSize,(int)str.size());
        }
        vector<bool> dp(s.size()+1,0);
        dp[0]=true;
        for(int i=1;i<=s.size();i++)
        {
            for(int j=max(0,i-maxSize);minSize<=i-j;j++)
            {
                if(dp[j] && S.count(s.substr(j,i-j)))
                    dp[i]=dp[j];
            }
        }
        return dp[s.size()];
    }
};