力扣题目单词拆分--跟动态规划同时出现的回溯法

最新推荐文章于 2025-01-17 22:02:35 发布

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原文链接：https://leetcode-cn.com/problems/word-break/solution/dong-tai-gui-hua-ji-yi-hua-hui-su-zhu-xing-jie-shi/

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#python #回溯

本文通过LeetCode上的单词拆分问题，介绍了两种解决方法：动态规划与回溯算法。动态规划通过逐个检查子串来判断整个字符串是否能被字典中的单词完全覆盖；而回溯算法则尝试每一种可能的单词组合，直到找到解决方案。

动态规划可以说是前一个状态对下一个状态产生影响，判断是否满足你的要求只要看最后一个状态是否符合你的预设状态，符合就是当前动态规划符合你的要求。

139 单词拆分力扣

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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/word-break
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第一个方法，动态规划。

动态规划可以考虑到是拿到一手麻将，拿到麻将需要做的就是按照类别分类麻将。

class Solution:
    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:       
        n = len(s)
        dp = [False] * (n+1)
        dp[0] = True
        for i in range(n):
            for j in range(i+1,n+1):
                if (dp[i] and (s[i:j] in wordDict)):
                    dp[j] = True
        return dp[-1]

出现的第一种方法，判断的是利用true确认前i的字符是符合要求的，判断条件前面一个是否为true还有当前切开的内容是否在我的字典里面。

回溯算法就是一种记忆方法，

class Solution:
    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
        import functools
        @functools.lru_cache(None)
        def back_track(s):
            if(not s):
                return True
            res=False
            for i in range(1,len(s)+1):
                if(s[:i] in wordDict):
                    res=back_track(s[i:]) or res
            return res
        return back_track(s)

其中的回溯会产生大量的内存消耗，利用lru_cache缓存。