139. Word Break 单词拆分

题目链接
tag:

  • Medium;
  • DP;

question:
  Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words.

Note:
The same word in the dictionary may be reused multiple times in the segmentation.
You may assume the dictionary does not contain duplicate words.

Example 1:

Input: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
Output: true
Explanation: Return true because "leetcode" can be segmented as "leet code".

Example 2:

Input: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"]
Output: true
Explanation: Return true because "applepenapple" can be segmented as "apple pen apple".
Note that you are allowed to reuse a dictionary word.

Example 3:

Input: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
Output: false

思路:
  DP解法的两大难点,定义dp数组跟找出状态转移方程,先来看dp数组的定义,这里我们就用一个一维的dp数组,其中dp[i]表示范围[0, i)内的子串是否可以拆分,注意这里dp数组的长度比s串的长度大1,是因为我们要处理空串的情况,我们初始化dp[0]为true,然后开始遍历。注意这里我们需要两个for循环来遍历,我们必须要遍历所有的子串,我们用j把[0, i)范围内的子串分为了两部分,[0, j) 和 [j, i),其中范围 [0, j) 就是dp[j],范围 [j, i) 就是s.substr(j, i-j),其中dp[j]是之前的状态,已经算出来了,可以直接用,只需要在字典中查找s.substr(j, i-j)是否存在了,如果二者均为true,将dp[i]赋为true,并且break掉,此时就不需要再用j去分[0, i)范围了,因为[0, i)范围已经可以拆分了。最终我们返回dp数组的最后一个值,代码如下:

class Solution {
public:
    bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
        // DP
        unordered_set<string> wordSet(wordDict.begin(), wordDict.end());
        vector<bool> dp(s.size() + 1);
        dp[0] = true;
        for (int i = 0; i < dp.size(); ++i) {
            for (int j = 0; j < i; ++j) {
                if (dp[j] && wordSet.count(s.substr(j, i - j))) {
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
        }
        return dp.back();
    }
};
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,406评论 6 503
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,732评论 3 393
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,711评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,380评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,432评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,301评论 1 301
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,145评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,008评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,443评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,649评论 3 334
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,795评论 1 347
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,501评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,119评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,731评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,865评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,899评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,724评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容

  • 动态规划(Dynamic Programming) 本文包括: 动态规划定义 状态转移方程 动态规划算法步骤 最长...
    廖少少阅读 3,282评论 0 18
  • 最长递增子序列 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。示例:输入: [10,9,2,5,3,7,1...
    little田同学阅读 361评论 0 1
  • 题目: Given a non-empty string s and a dictionary wordDict ...
    BlueSkyBlue阅读 442评论 0 0
  • Given a non-empty string s and a dictionary wordDict cont...
    ShutLove阅读 812评论 0 2
  • 偶然间进了一个云配偶夸夸群,此群成立的目的就是描述各种云七彩的颜色,并给予相互鼓励,共同创建和谐美好的社会。 因为...
    谁用了我的笔名木D阅读 383评论 0 2