leetcode139单词拆分刷题打卡

简介: leetcode139单词拆分刷题打卡

139. 单词拆分 - 力扣(Leetcode)

给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s

**注意:**不要求字典中出现的单词全部都使用,并且字典中的单词可以重复使用。

示例 1:

输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以由 "leet" 和 "code" 拼接成。

示例 2:

输入: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "applepenapple" 可以由 "apple" "pen" "apple" 拼接成。
     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

提示:

  • 1 <= s.length <= 300
  • 1 <= wordDict.length <= 1000
  • 1 <= wordDict[i].length <= 20
  • swordDict[i] 仅有小写英文字母组成
  • wordDict 中的所有字符串 互不相同

题解思路:

wordDict中凑单词,是否能凑成s字符串,可以取重复单词,则想到多重背包。

返回的是bool,则dp数组存储bool,那么此题dp数组的含义是?

dp数组含义
  • dp[j]dp[j] 字符串长度为j的话,dp[j]true时则表示可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词
遍历顺序:

本题最终要求的是是否都出现过,所以对出现单词集合里的元素是组合还是排列,并不在意

  • 如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包。
  • 如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品。

本题上述两个遍历方式都是完全一样的,我选择先遍历背包再遍历物品。

还要确定四项:

  • 物品数量:s.size()
  • 背包大小:s.size()
  • 物品重量:s.substr(i, j - i);
  • 物品价值:无法描述
dp数组初始化

dp[0]true,代表着空字符串可以被拆分成wordDict中的字串,相当于一个空串吧

其他的初始化为false,因为都是不确定的,需要后续推导

递推公式

核心!!!超重要 本题关键! 与其他多重背包的核心区别点

时刻记住dp数组的含义

dp[j]的意思是长度为[j]的字符串是否可以被拆分成wordDict中的字符串

s字符串中,从开头数 长度为i的字符串能被拆分成wordDict中的字符串,且从长度i开始到长度j这一段字串也能在wordDict中找到,则说明dp[j]true

转换为下列等价代码

if(dp[i] && wordSet.find(s.substr(i, j - i)) != wordSet.end()) 
    dp[j] = true;

完整代码

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 j = 1; j <= s.size(); j++){  // 遍历背包  
            for(int i = 0; i < s.size(); i++){  // 遍历物品
                if(i < j && dp[i] && wordSet.find(s.substr(i, j - i)) != wordSet.end()) dp[j] = true;
            }
        }
        return dp[s.size()];
    }
};
  • 为什么遍历背包是<=而遍历物品是<
  • 背包那个位置代表bagweigt
  • dp数组初始化大小就是s.size() + 1
  • 物品那个位置代表weight.size()
  • 物品数量只看数量 从索引 开始
相关文章
|
2月前
|
Unix Shell Linux
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
本文提供了几个Linux shell脚本编程问题的解决方案,包括转置文件内容、统计词频、验证有效电话号码和提取文件的第十行,每个问题都给出了至少一种实现方法。
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
|
3月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 32 - III. 从上到下打印二叉树 III
本文介绍了两种Python实现方法,用于按照之字形顺序打印二叉树的层次遍历结果,实现了在奇数层正序、偶数层反序打印节点的功能。
57 6
|
3月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 26. 树的子结构
这篇文章提供了解决LeetCode上"剑指Offer 26. 树的子结构"问题的Python代码实现和解析,判断一棵树B是否是另一棵树A的子结构。
50 4
|
3月前
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
114 2
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
280页PDF,全方位评估OpenAI o1,Leetcode刷题准确率竟这么高
【10月更文挑战第24天】近年来,OpenAI的o1模型在大型语言模型(LLMs)中脱颖而出,展现出卓越的推理能力和知识整合能力。基于Transformer架构,o1模型采用了链式思维和强化学习等先进技术,显著提升了其在编程竞赛、医学影像报告生成、数学问题解决、自然语言推理和芯片设计等领域的表现。本文将全面评估o1模型的性能及其对AI研究和应用的潜在影响。
16 1
|
2月前
|
数据采集 负载均衡 安全
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
本文提供了多个多线程编程问题的解决方案,包括设计有限阻塞队列、多线程网页爬虫、红绿灯路口等,每个问题都给出了至少一种实现方法,涵盖了互斥锁、条件变量、信号量等线程同步机制的使用。
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
|
1月前
Leetcode(最后一个单词长度)
这篇文章介绍了两种解决LeetCode第58题的方法,即计算给定字符串中最后一个单词的长度,方法包括翻转字符串和逆向遍历统计。
19 0
|
1月前
【LeetCode 20】151.反转字符串里的单词
【LeetCode 20】151.反转字符串里的单词
19 0
|
3月前
|
算法
LeetCode第58题最后一个单词的长度
LeetCode第58题"最后一个单词的长度"的解题方法,通过从字符串末尾向前遍历并计数非空格字符,直接得出最后一个单词的长度。
LeetCode第58题最后一个单词的长度
|
3月前
|
索引 Python
【Leetcode刷题Python】从列表list中创建一颗二叉树
本文介绍了如何使用Python递归函数从列表中创建二叉树,其中每个节点的左右子节点索引分别是当前节点索引的2倍加1和2倍加2。
56 7