leetcode刷题DP

探讨使用动态规划策略解决LeetCode中的word-break问题,分析如何遍历区间判断子序列能否拆分,并深入理解动态规划在数据结构问题中的应用。

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word-break
遍历每个区间能不能分,a[i]表示[0,i)之间能不能分

class Solution {
public:
    bool wordBreak(string s, unordered_set<string> &dict) {
        int len=s.size();
        vector<bool>a(len+1,false);
        a[0]=1;
        for(int i=0;i<len;i++)
        {
            for(int j=i;a[i]&&j<len;j++)
            {
                if(dict.find(s.substr(i,j-i+1))!=dict.end())
                {
                    a[j+1]=1;
                }
            }
        }
        return a[len];
    }
};
### LeetCode入门与基础知识 对于初学者而言,在LeetCode的主要目的是通过实际操作来巩固和加深对数据结构和算法的理解[^1]。因此,了解一些基础概念以及合理的学习路径是非常重要的。 #### 数据结构基础 以下是几种常见的数据结构及其应用场景: - **数组 (Array)** 数组是最简单的线性数据结构之一,支持随机访问元素。它适用于需要频繁读取固定位置元素的场景[^2]。 - **链表 (Linked List)** 链表是一种动态分配内存的数据结构,适合于频繁插入和删除节点的操作。单向链表、双向链表和循环链表是其常见变体。 - **栈 (Stack)** 和 **队列 (Queue)** 栈遵循后进先出(LIFO)原则,常用于括号匹配等问;队列则采用先进先出(FIFO),可用于广度优先搜索(BFS)。 - **哈希表 (Hash Table)** 哈希表提供快速查找功能,时间复杂度通常为O(1)。它是解决两数之和(Two Sum)这类问的核心工具。 - **树 (Tree)** 包括二叉树、平衡树(如AVL树)、红黑树(Red-Black Tree)、B/B+树等。它们广泛应用于文件系统索引、数据库查询优化等领域。 - **Trie树 (Prefix Tree)** Trie树特别擅长处理字符串前缀相关的问,例如字典单词检索或自动补全功能实现。 #### 算法初步 除了熟悉上述各种数据结构外,还需掌握若干经典算法: - 排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序属于简单但效率较低的方法;而快速排序(Quick Sort)、归并排序(Merge Sort)则是更高效的替代方案。 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left)+middle+quick_sort(right) ``` - 查找算法:二分查找(Binary Search)是在有序列表中高效定位目标项的有效手段。 - 动态规划(Dynamic Programming, DP): 解决最优化问的强大技术,核心在于状态转移方程的设计。 #### 学习策略 制定合理的计划有助于提高学习效果: - 结合理论知识与实战练习同步推进; - 定期回顾已学内容以强化记忆; - 参考高质量资料如《LeetCode开源手册》获取更多技巧[^4]。
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