139. 单词拆分(中等)
139. 单词拆分(中等)
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。
一看这题,我立马想到了递归,用一个指针标识匹配的位置,从wordDict中去找有没有完全匹配得上的,匹配上了,就往后移动,每次递归都进行遍历。
代码如下:
class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
return digui(s, wordDict,0);
}
public boolean digui(String s,List<String> wordDict,int i){
if(i == s.length()){
return true;
}
for(String ss : wordDict){
int ssLen = ss.length();
if(i+ssLen<=s.length() && s.substring(i,i+ssLen).equals(ss)){
if(digui(s,wordDict,i+ssLen)){
return true;
}
}
}
return false;
}
}
果然,还是报错超出时间限制了:
最后执行的输入:
"aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab" ["a","aa","aaa","aaaa","aaaaa","aaaaaa","aaaaaaa","aaaaaaaa","aaaaaaaaa","aaaaaaaaaa"]
在这种输入下,按照我们之前的逻辑,每一个错误之后他都会遍历一次“a”。
苦恼住了。。。
于是想着记忆化递归的思路,每次递归记住当前递归的结果,如果当前位置往下递归不行,直接返回不就可以了。
于是有了以下代码:
class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
//用来记住,当前位置i是否可以找到,初始化全为true
boolean[] memory = new boolean[s.length()];
Arrays.fill(memory,true);
return digui(s, wordDict,0,memory);
}
public boolean digui(String s,List<String> wordDict,int i,boolean[] memory){
if(i == s.length()){
return true;
}
//如果找不到就没有必要一直往下了
if(!memory[i]) return memory[i];
for(String ss : wordDict){
int ssLen = ss.length();
if(i+ssLen<=s.length() && s.substring(i,i+ssLen).equals(ss)){
if(digui(s,wordDict,i+ssLen,memory)){
return true;
}
}
}
//当前位置找不到
memory[i] = false;
return false;
}
}
这样居然可以AC而且超过这么多。。不理解。
不过这道题,似乎题解是动态规划
动态规划
动态规划,感觉都好难想啊
整理一下思路:
// 动态规划
class Solution {
// 可以类比于背包问题
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
int n = s.length();
// memo[i] 表示 s 中索引为 [0, i - 1] 范围的字符串是否可被 wordDict 拆分
boolean[] memo = new boolean[n + 1];
memo[0] = true;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
// [0, i] 的字符串可被拆分,当前仅当任一子串 [0, j - 1] 及 [j, i] 可被拆分
if (memo[j] && wordDict.contains(s.substring(j, i))) {
memo[i] = true;
break;
}
}
}
return memo[n];
}
}
还可以继续优化。。
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