1. 题目链接:139. 单词拆分
2. 题目描述:
给你一个字符串
s
和一个字符串列表wordDict
作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s
。**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
3. 解法(动态规划):
3.1 算法思路:
1. 状态表示:
dp[i]
表示: [0,i]
区间内的字符串,能否被字典中的单词拼接而成
2. 状态转移方程:
对于 dp[i]
,为了确定当前的字符串能否由字典里面的单词构成,根据最后一个单词的起始位置 j
,我们可以将其分解为前后两部分:
- 前面一部分:
[0,j-1]
区间的字符串 - 后面一部分:
[j,i]
区间的字符串
其中前面部分我们可以在 dp[i-1]
中找到答案,后面部分的字串可以在字典里面找到。
因此,我们可以得出一个结论:当我们在从 0~i
枚举 j
的时候,只要 dp[j-1]=true
并且后面部分的字串 s.substr(j,i-j+1)
能够在字典中找到,那么 dp[i]=true
3. 初始化:
可以在最前面加上一个辅助结点,帮助我们初始化,使用这种技巧注意两个点:
- 辅助结点里面的值要保证后续填表是正确的
- 下标的映射关系
在本题中,最前面加上一个格子,并且让 dp[0]=true
,可以理解为空串能够拼接而成。其中为了方便处理下标的映射关系,我们可以将字符串前面加上一个占位符 s=' '+s
,这样就没有下标的映射问题了,同时还能处理空串的情况
4. 填表顺序:
从左往右
5. 返回值:
返回 dp[n]
位置的布尔值
哈希表优化的小细节:
在状态转移中,我们需要判断后面部分的子串是否在字典之中,因此会频繁的用到查询操作,为了节省效率我们可以提前把字典中的单词存入到哈希表中
3.2 C++算法代码:
class Solution {
public:
// 判断字符串s是否可以由wordDict中的单词拼接而成
bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
// 将wordDict中的单词存入哈希集合中,方便后续查找
unordered_set<string> hash;
for(auto&s:wordDict) hash.insert(s);
int n=s.size();
// dp数组,dp[i]表示字符串s的前i个字符是否可以由wordDict中的单词拼接而成
vector<bool> dp(n+1);
dp[0]=true;
// 在字符串s前加上一个空格,方便后续处理
s=' '+s;
// 遍历字符串s的每个字符
for(int i=1;i<=n;i++)
{
// 从当前字符开始向前遍历,尝试所有可能的子串
for(int j=i;j>=1;j--)
{
// 如果前j-1个字符可以由wordDict中的单词拼接而成,且第j个字符到第i个字符组成的子串也在wordDict中
// 那么可以将整个字符串s的前i个字符由wordDict中的单词拼接而成
if(dp[j-1]&&hash.count(s.substr(j,i-j+1)))
{
dp[i]=true;
break;
}
}
}
// 返回结果,如果字符串s的所有字符都可以由wordDict中的单词拼接而成,则返回true,否则返回false
return dp[n];
}
};