LeetCode 139. 单词拆分(C++) 动态规划

给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 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

动态规划

思路和算法
我们定义dp[i] 表示字符串 s 前i个字符组成的字符串 s[0…i-1] 是否能被空格拆分成若干个字典中出现的单词。从前往后计算考虑转移方程，每次转移的时候我们需要枚举包含位置 i-1的最后一个单词，看它是否出现在字典中以及除去这部分的字符串是否合法即可。公式化来说，我们需要枚举 s[0…i-1] 中的分割点 j ，看 s[0…j-1] 组成的字符串 s1（默认 j = 0时 s1为空串）和 s[j…i-1]组成的字符串 s2 是否都合法，如果两个字符串均合法，那么按照定义 s1和 s2拼接成的字符串也同样合法。由于计算到dp[i] 时我们已经计算出了 dp[0…i−1] 的值，因此字符串 s1是否合法可以直接由 dp[j] 得知，剩下的我们只需要看 s2 是否合法即可，因此我们可以得出如下转移方程：
dp[i]=dp[j] && check(s[j…i−1])

其中check(s[j…i−1]) 表示子串 s[j…i-1] 是否出现在字典中。

对于检查一个字符串是否出现在给定的字符串列表里一般可以考虑哈希表来快速判断，同时也可以做一些简单的剪枝，枚举分割点的时候倒着枚举，如果分割点 j 到 i 的长度已经大于字典列表里最长的单词的长度，那么就结束枚举，但是需要注意的是下面的代码给出的是不带剪枝的写法。

对于边界条件，我们定义dp[0]=true 表示空串且合法。

有能力的读者也可以考虑怎么结合字典树 Trie 来实现，这里不再展开。

class Solution {
     
public:
    bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
     
    //新建一个哈希表
        auto wordDictSet = unordered_set <string> ();
        //加入单词哈希表
        for (auto word: wordDict) {
     
            wordDictSet.insert(word);
        }
		//dp长度为s.size() + 1 ，布尔类型
        auto dp = vector <bool> (s.size() + 1);
        dp[0] = true;
        for (int i = 1; i <= s.size(); ++i) {
     
            for (int j = 0; j < i; ++j) {
     
            //s.substr(j, i - j)  子串是，在字符位置j开始，跨越i-j个字符
            //wordDictSet.find(s.substr(j, i - j)) != wordDictSet.end()表示
            //判断子串是存在于wordDictSet么，ture表示存在
                if (dp[j] && wordDictSet.find(s.substr(j, i - j)) != wordDictSet.end()) {
     
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
        }

        return dp[s.size()];//返回true or false
    }
};