力扣139.单词拆分I & II
单词拆分I
题目：
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
说明：
拆分时可以重复使用字典中的单词。
你可以假设字典中没有重复的单词。
示例 1：
输入: s = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”]
输出: true
解释: 返回 true 因为 “leetcode” 可以被拆分成 “leet code”。
示例 2：
输入: s = “applepenapple”, wordDict = [“apple”, “pen”]
输出: true
解释: 返回true 因为 “applepenapple” 可以被拆分成 “apple pen apple”。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
- 思路一（超时）
比较容易想到的解法是，从字符串 s 开头处开始匹配，若匹配到字典里的字符串，则继续匹配剩下的字符串。这样递归下去，直到找到一个可行的序列或尝试所有的单词组合。
代码：
class Solution {
public:
bool wordBreak(string s, vector& wordDict) {
if(s.length() == 0) {
return true;
}
else {
for(int i = 1; i <= s.length(); i++) {
string subs = s.substr(0, i);
if(find(wordDict.begin(), wordDict.end(), subs) != wordDict.end()) {
if(wordBreak(s.substr(i,s.length()), wordDict)) {
return true;
}
}
}
return false;
}
}
};
输出超时：
- 思路二
上述思路一的做法会造成大量冗余，我们其实并不关心如何用几种方式进行切分，只是关心能否切分。
新的思路是：新建一个数组vector isbreak(n, false)，每个位置记录下该位置之前的子串是否可以被分割，这样只需要记录每个位置之前的子串能否被切分就好了。这样我们判断当前位置i之前能否被切分时，只需要判断从i之前所有可以被切分的位置j到i的子串能否在字典中找到即可，即：
if(isbreak[j] && find(wordDict.begin(), wordDict.end(), s.substr(j,i-j)) != wordDict.end()) {
isbreak[i] = true;
}
代码：
class Solution {
public:
bool wordBreak(string s, vector& wordDict) {
int n = s.length();
vector isbreak(n, false);
isbreak[0] = true;
for(int i = 1; i <= n; i++) {
for(int j = 0; j <= i; j++) {
if(isbreak[j] && find(wordDict.begin(), wordDict.end(), s.substr(j,i-j)) != wordDict.end()) {
isbreak[i] = true;
}
}
}
return isbreak[n];
}
};
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单词拆分 II
进一步的，要求把所有拆分结果都写出来。
题目
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。
说明：
分隔时可以重复使用字典中的单词。
你可以假设字典中没有重复的单词。
示例 1：
输入: s = “catsanddog” wordDict = [“cat”, “cats”, “and”, “sand”, “dog”]
输出: [ “cats and dog”, “cat sand dog” ]
示例 2：
输入: s = “pineapplepenapple” wordDict = [“apple”, “pen”, “applepen”,“pine”, “pineapple”]
输出: [ “pine apple pen apple”, “pineapple pen apple”, “pine applepen apple” ]
解释: 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: []
解答
在单词拆分I的基础上进行动态规划，和以往vector使用push_back()、pop_back()的回溯方式不同，这里巧妙的使用了将原str赋值给新的nextstr后再进行append()，之后str还是原先的str无需回溯。动态规划部分代码如下：
void dfs(vector& result, string s, string str, vector& wordDict) {
if(s.length() == 0){
result.push_back(str);
}
else {
for(int i = 1; i <= s.length(); i++) {
string subs = s.substr(0, i);
if(find(wordDict.begin(), wordDict.end(), subs) != wordDict.end()) {
string nextstr = str;
if(nextstr.length()) {
nextstr.append(" ");
}
nextstr.append(subs);
dfs(result, s.substr(i, s.length()-i), nextstr, wordDict);
}
}
}
}
总代码：
class Solution {
public:
vector wordBreak(string s, vector& wordDict) {
int n = s.length();
vector isbreak(n+1, false);
isbreak[0] = true;
for(int i = 1; i <= n; i++) {
for(int j = 0; j <= i; j++) {
if(isbreak[j] && find(wordDict.begin(), wordDict.end(), s.substr(j,i-j)) != wordDict.end()) {
isbreak[i] = true;
}
}
}
vector result;
if(isbreak[n]){
string str;
dfs(result, s, str, wordDict);
}
return result;
}
void dfs(vector& result, string s, string str, vector& wordDict) {
if(s.length() == 0){
result.push_back(str);
}
else {
for(int i = 1; i <= s.length(); i++) {
string subs = s.substr(0, i);
if(find(wordDict.begin(), wordDict.end(), subs) != wordDict.end()) {
string nextstr = str;
if(nextstr.length()) {
nextstr.append(" ");
}
nextstr.append(subs);
cout << i << " " << nextstr << endl;
dfs(result, s.substr(i, s.length()-i), nextstr, wordDict);
}
}
}
}
};
输出：
