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
来源：力扣（LeetCode）
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暴力枚举（超时）
class Solution {
public:
unordered_set word_set;
int max_len;
bool wordBreak(string s, vector& wordDict) {
max_len = 0;
for(auto str : wordDict) {
word_set.insert(str);
if(str.size() > max_len)
max_len = str.size();
}
return func(s, 0);
}
bool func(const string &s, int index) {
if(index >= s.size()) return true;
for(int i = index; i < index + max_len && i < s.size(); ++i) {
string temp = s.substr(index, i - index + 1);
if(word_set.find(temp) != word_set.end()) {
bool re = func(s, i + 1);
if(re) return true;
}
}
return false;
}
};
动态规划
思路：
（1）从dp的i点向回找是否存在 s[i - len : i]在wordDict中，这个len其实被限制的； 我们可以从wordDict中遍历每一个单词，然后记录最大的长度，同时为了查找的快速，可以用基于Hash table实现的unordered_set来进行查询；
（2）动态规划的公式：dp[i] = dp[i - len - 1] + (s[i - len : i] in wordDict ?)
class Solution {
public:
unordered_set word_set;
bool wordBreak(string s, vector& wordDict) {
int max_len = 0;
for(auto str : wordDict) {
word_set.insert(str);
if(str.size() > max_len)
max_len = str.size();
}
bool *dp = new bool[s.size() + 1];
dp[0] = true;
for(int i = 1; i <= s.size(); ++i) {
dp[i] = false;
for(int j = 1; j <= max_len; ++j) {
if(i - j >= 0) {
string temp = s.substr(i-j, j);
if(word_set.find(temp) != word_set.end() && dp[i - j]) {
dp[i] = true;
break;
}
} else break;
}
}
return dp[s.size()];
}
};