LeetCode：140. 单词拆分 II（动规+回溯）

140. 单词拆分 II

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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:
[]

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2020.11.1 

11月的开头，力扣每日一题，日常不会，

要做出这道题，推荐看一下它的简单版

Leetcode:139. 单词拆分(动规）

我试图写出解析，无奈道行确实不行，想了想害怕误人子弟，那就附上力扣大佬写的解析吧

动态规划求是否有解、回溯算法求所有具体解（Java）

 

贴上大佬代码

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class Solution {

    public List wordBreak(String s, List wordDict) {
        // 为了快速判断一个单词是否在单词集合中，需要将它们加入哈希表
        Set wordSet = new HashSet<>(wordDict);
        int len = s.length();

        // 第 1 步：动态规划计算是否有解
        // dp[i] 表示「长度」为 i 的 s 前缀子串可以拆分成 wordDict 中的单词
        // 长度包括 0 ，因此状态数组的长度为 len + 1
        boolean[] dp = new boolean[len + 1];
        // 0 这个值需要被后面的状态值参考，如果一个单词正好在 wordDict 中，dp[0] 设置成 true 是合理的
        dp[0] = true;

        for (int right = 1; right <= len; right++) {
            // 如果单词集合中的单词长度都不长，从后向前遍历是更快的
            for (int left = right - 1; left >= 0; left--) {
                // substring 不截取 s[right]，dp[left] 的结果不包含 s[left]
                if (wordSet.contains(s.substring(left, right)) && dp[left]) {
                    dp[right] = true;
                    // 这个 break 很重要，一旦得到 dp[right] = True ，不必再计算下去
                    break;
                }
            }
        }

        // 第 2 步：回溯算法搜索所有符合条件的解
        List res = new ArrayList<>();
        if (dp[len]) {
            Deque path = new ArrayDeque<>();
            dfs(s, len, wordSet, dp, path, res);
            return res;
        }
        return res;
    }

    /**
     * s[0:len) 如果可以拆分成 wordSet 中的单词，把递归求解的结果加入 res 中
     *
     * @param s
     * @param len     长度为 len 的 s 的前缀子串
     * @param wordSet 单词集合，已经加入哈希表
     * @param dp      预处理得到的 dp 数组
     * @param path    从叶子结点到根结点的路径
     * @param res     保存所有结果的变量
     */
    private void dfs(String s, int len, Set wordSet, boolean[] dp, Deque path, List res) {
        if (len == 0) {
            res.add(String.join(" ",path));
            return;
        }

        // 可以拆分的左边界从 len - 1 依次枚举到 0
        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            String suffix = s.substring(i, len);
            if (wordSet.contains(suffix) && dp[i]) {
                path.addFirst(suffix);
                dfs(s, i, wordSet, dp, path, res);
                path.removeFirst();
            }
        }
    }
}