【Leetcode】139.拆分词句
【Leetcode】139.拆分词句
Leetcode名企之路
发布于 2019-08-16 12:00:38
发布于 2019-08-16 12:00:38
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题目描述
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暴力搜索
这道题最开始我们想的肯定是每个字符遍历， 然后去看是不是在wordDict里面。而wordDict是一个list，查找是o(N)的时间复杂度，需要把这个时间复杂度先降下来，用Set把每次查找的时间复杂度降到o(1)。
怎么去check一个字符串wordDict能不能被组成，一个很朴素的想法就是把每个字符串分作两段，然后递归。比如如下代码。
public class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
return helper(s, new HashSet<>(wordDict), 0);
}
public boolean helper(String s, Set<String> wordDict, int start) {
if (start == s.length()) {
return true;
}
for (int end = start + 1; end <= s.length(); end++) {
if (wordDict.contains(s.substring(start, end))
&& helper(s, wordDict, end)) {
return true;
}
}
return false;
}
}很显然这种思路是行不通的，因为时间复杂度太高，有兴趣的同学可以试一下。
- 时间复杂度: O(n^n)
- 空间复杂度：O(n)
记忆化搜索
重复计算太多。哪里重复了？举个例子：
输入: s = "AAAleetcodeB", wordDict = ["leet", "code","A", "AA", "AAA"]
for 循环中：
首次递归: s = 'A' + helper('AAleetcodeB'), 最终检查不符合;
二次递归: s = 'AA' + helper('AleetcodeB'), 最终检查不符合;
三次递归: s = 'AAA' + helper('leetcodeB'), 最终检查不符合;发现没, 上面每一次都重复计算了helper('leetcodeB')。
节省时间的办法也很自然：要是我们能把搜索过的内容记下来就好了。记忆有两种办法可供参考：
- 动态规划
- 记忆化数组进行搜索
动态规划
我们先看动态规划，动态规划其实很好理解，最重要的是状态转移方程。不懂的同学，可以手动模拟一遍基本就理解了。
- dp[i]表示[0, i] 子串是否能够由wordDict组成
- dp[i] = 对于任意j, dp[j] && wordDict 包含 s[j + 1, i]，其中j 属于区间 [0, i] 。
模拟一下动态规划的过程是:
输入: s = "AAAleetcodeB", wordDict = ["leet", "code","A", "AA", "AAA"]
dp[0] = true // 初始化.
首次dp: dp[1] = true, wordDict 包含'A';
二次dp: dp[2] = true,
dp[1] = true, wordDict 包含'A';
三次dp: dp[3] = true,
dp[1] = true, wordDict 包含'AA';
...
最后一次dp: dp[12] = false,
dp[1]= true wordDict 不包含'AAleetcodeB';
dp[2]= true wordDict 不包含'AleetcodeB';
dp[3]= true wordDict 不包含'leetcodeB';
dp[7]= true wordDict 不包含'codeB';
dp[11]= true wordDict 不包含'B'
故,dp[12] = false.java版本代码如下:
class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
if (s == null) return false;
Set<String> wordSet = new HashSet<>();
for (int i = 0; i < wordDict.size(); i++) {
wordSet.add(wordDict.get(i));
}
boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1];
// 状态开始
dp[0] = true;
// dp[i]表示能不能到达第i个字母的时候
for (int i = 1; i <= s.length(); i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
String current = s.substring(j, i);
if (dp[j] && wordSet.contains(current)) {
dp[i] = true;
break;
}
}
}
return dp[s.length()];
}
}- 时间复杂度：O(n^2)。两层for循环。
- 空间复杂度: O(n)。dp数组长度是n。
DFS
动态规划和记忆化搜索都是很常用的解法，本题我们可以用一个数组memoToEndContain 记下位置i到字符串结束能不能够由wordDict组成。还是我们最开始的例子：
输入: s = "AAAleetcodeB", wordDict = ["leet", "code","A", "AA", "AAA"]
首次for循环: 'A' 可以被 wordDict组成
'AA' 可以被 wordDict组成
...
'AAAleetcodeB'不可以被 wordDict组成
这次深搜后记住：
从第一个字母'A' 第二个字母'A', 第三个字母'A' ... 开始的子串都不能由wordDict组成;java代码：
public class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
if (s == null) return false;
Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordDict);
// 记忆从i到字符串结束能不能搜索到.
Boolean[] memoToEndContain = new Boolean[s.length()];
return dfs(s, 0, wordSet, memoToEndContain);
}
public boolean dfs(String s,
int start,
Set<String> wordSet,
Boolean[] memoToEndContain) {
// 搜索到最后.
if (start == s.length()) {
return true;
}
// 之前已经搜索过.
if (memoToEndContain[start] != null) {
return memoToEndContain[start];
}
for (int end = start + 1; end <= s.length(); end++) {
if (wordSet.contains(s.substring(start, end))
&& dfs(s, end, wordSet, memoToEndContain)) {
return memoToEndContain[start] = true;
}
}
memoToEndContain[start] = false;
return memoToEndContain[start];
}
}- 时间复杂度：O(n^2)。搜索树的大小最多达到 n^2 。
- 空间复杂度: O(n)。深度优先二叉搜索树深度最多是n。
- END -
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原始发表：2019-08-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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