「动态规划」如何解决单词拆分问题?

news2025/1/15 12:42:51

139. 单词拆分icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/word-break/description/

给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。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。

  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。
  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。
  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。


我们用动态规划的思想来解决这个问题。

确定状态表示:根据经验和题目要求,我们用dp[i]表示:以i位置为结尾的子串,能否被字典中的单词拼接

推导状态转移方程:如果以i位置为结尾的子串可以被字典中的单词拼接,那么一定分为前半部分和后半部分,后半部分是一个单词。我们用j遍历[0, i]的范围,如果有至少1个j同时满足:

  1. dp[j - 1] == true,即以j - 1位置为结尾的子串可以被拼接
  2. s的下标范围在[j, i]的子串在字典中

则dp[i] = true。如果没有1个j同时满足这2个条件,那么dp[i] = false

但是由于j的范围是[0, i],当j = 0时,j - 1 = -1,判断dp[j - 1]时会越界,我们需要处理一下。显然,当j = 0时,表示前半部分不存在,后半部分是子串的整体,此时只需判断条件2是否满足

初始化:根据状态转移方程,填dp表时不存在越界问题,不需要初始化

填表顺序:根据状态转移方程,显然应从左往右填表

返回值:根据状态表示,应返回dp[n - 1],其中n为字符串s的长度。

细节问题:dp表的规模和字符串s相同,均为1 x n。为了方便查找子串是否在字典中,可以先把字典中的所有字符串存储到哈希表中。

class Solution {
public:
    bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
        int n = s.size();
        unordered_set hash(wordDict.begin(), wordDict.end());

        // 创建dp表
        vector<bool> dp(n);

        // 填表
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i; j >= 0; j--) {
                if ((j == 0 || dp[j - 1]) &&
                    hash.count(s.substr(j, i - j + 1))) {
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
        }

        return dp[n - 1];
    }
};

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