Given a string s and a dictionary of words dict, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word.
Return all such possible sentences.
For example, given
s = "catsanddog"
,
dict = ["cat", "cats", "and", "sand", "dog"]
.
A solution is ["cats and dog", "cat sand dog"]
.
[LeetCode Source]
题目略复杂,Hard难度。
思路:最简单想法是和Word Break一样的Dp结构,但是Dp存储的是构成该字符的所有字符串构成的数组。
但是这样采用了大量的字符串结构,超过了Memory Limit。
class Solution { public: vector<string> wordBreak(string s, unordered_set<string>& wordDict) { vector<string> ret; if(s.size()==0) return ret; vector<vector<string>>Dp(s.size()+1); string temp; for(int i=1;i<s.size()+1;++i) for(int j=0;j<i;++j) { if((j==0||Dp[j].size()!=0)&&wordDict.find(s.substr(j,i-j))!=wordDict.end()){ if(j==0) Dp[i].push_back(s.substr(j,i-j)); for(auto k= Dp[j].begin();k!=Dp[j].end();++k){ temp = *k +" "+ s.substr(j,i-j); Dp[i].push_back(temp); } } } return Dp[s.size()]; } };要对上述代码进行修改,我们可以不存储string值,但是存储构成该串的所有子串的位置。
这样存储的就是int型了,然后再通过对结尾采用DFS搜寻有效的解。这样不会超出内存。
其中有个小技巧,搜寻有效解时可以采用insert空格的方法,这样避免了大量的字符串构造操作。
class Solution { public: vector<string> wordBreak(string s, unordered_set<string>& wordDict) { vector<vector<int> > Dp(s.size()+1,vector<int>()); vector<string> ret; Dp[0].push_back(0); if(s.size()<1) return ret; for(int i=1;i<s.size()+1;++i) for(int j=0;j<i;++j){ if(Dp[j].size()!=0&&wordDict.find(s.substr(j,i-j))!=wordDict.end()){ Dp[i].push_back(j); } } GetResult(ret,Dp,s,s.size()); return ret; } void GetResult(vector<string> &ret,vector<vector<int> >Dp,string s,int index){ for(auto i=0;i<Dp[index].size();++i){ if(Dp[index][i]==0){ ret.push_back(s); continue; //注意是continue,不是return } s.insert(s.begin()+Dp[index][i],' '); GetResult(ret,Dp,s,Dp[index][i]); s.erase(Dp[index][i],1); //对i位置搜寻完后要记得删除空格,不然第二次搜寻到i位置时会再加上一个空格 } } };