LeetCode0139.单词拆分 Go语言AC笔记

 时间复杂度：O(n²)

解题思路

动态规划，令dp[i]表示前i个字符能否由词典中的单词组成。

对于状态转移，我们可以先这样想：如果dp[j]=true，说明前j个字符可以由词典中的单词组成，那如果前j个字符后面拼接了一个词典中的单词（假设该单词长度为k），那么dp[j+k]也一定为true。所以我们可以逆向思维，检查dp[i]中是否有一个dp[j]为true，如果有那么就检查i-j个字符是否出现在词典中，如果也出现了，那么dp[i]就一定为true，否则继续寻找下一个为true的dp[j]。

边界条件dp[0]=true，原因是空字符串不需要词典中的单词组成。

此外，对于本题而言，还可以针对寻找dp[j]的过程做一点小小的优化。因为我们需要判断i-j个字符是否在词典中，所以i-j的最大值其实取决于词典中单词的最大长度，所以我们不需要每次都从j=0开始遍历，此时i-j的值可能已经大于单词的最大长度了。

AC代码

func wordBreak(s string, wordDict []string) bool {
    wordMap:=make(map[string]bool,len(wordDict))//将字符串存到哈希表中，便于查找字符串是否在词典中
    maxLen:=0//字典中单词的最长长度
    for i:=0;imaxLen{
            maxLen=len(wordDict[i])
        }
    }
    dp:=make([]bool,len(s)+1)//前i个字符能否由词典中的单词组成
    dp[0]=true//空字符串一定能被组成
    for i:=1;i<=len(s);i++{
        for j:=0;jmaxLen{//剪枝优化
                continue
            }
            if dp[j]&&wordMap[s[j:i]]{//前j个字符能被词典中的单词组成，且前i个字符中除此之外的字符串在词典中
                dp[i]=true//就说明前i个字符可以由词典中的单词组成
                break
            }
        }
    }
    return dp[len(s)]
}

感悟

受到题解的提示，自己对代码做了优化，执行时间从4ms成功提升到0ms，说明优化的效果还是很明显的。