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：
   

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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