代码随想录算法训练营第四十六天|139. 单词拆分

今天就做了一道题,其余的是一些总结。

139. 单词拆分

单词就是物品,字符串s就是背包,单词能否组成字符串s,就是问物品能不能把背包装满。

拆分时可以重复使用字典中的单词,说明就是一个完全背包!

  1. 确定dp数组以及下标的含义
    dp[i] : 字符串长度为i的话,dp[i]为true,表示可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词。

  2. 确定递推公式
    如果确定dp[j] 是true,且 [j, i] 这个区间的子串出现在字典里,那么dp[i]一定是true。(j < i )。

    所以递推公式是 if([j, i] 这个区间的子串出现在字典里 && dp[j]是true) 那么 dp[i] = true。

  3. dp数组如何初始化
    从递归公式中可以看出,dp[i] 的状态依靠 dp[j]是否为true,那么dp[0]就是递归的根基,dp[0]一定要为true,否则递归下去后面都都是false了。

  4. 确定遍历顺序
    题目中说是拆分为一个或多个在字典中出现的单词,所以这是完全背包。
    这里字符串需要前后顺序,所以求排列数,就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品

  5. 举例推导dp[i]
    以输入: s = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”]为例,dp状态如图:
    代码随想录算法训练营第四十六天|139. 单词拆分_第1张图片

class Solution {
public:
    bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
        unordered_set<string> wordSet(wordDict.begin(), wordDict.end());
        vector<bool> dp(s.size() + 1, false);
        dp[0] = true;       
        for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                string word = s.substr(j, i - j);
                if (wordSet.find(word) != wordSet.end() && dp[j] == true) {
                    dp[i] = true;
                }
            }
        }
        return dp[s.size()];
    }
};

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