leetcode 常考题-动态规划算法-单词拆分

本文主要是介绍leetcode 常考题-动态规划算法-单词拆分，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true。

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
s 和 wordDict[i] 仅由小写英文字母组成
wordDict 中的所有字符串 互不相同

解析：

首先，我们将 wordDict 转换为一个集合 word_set，这样可以更快地进行单词的查找操作。

然后我们创建一个长度为 len(s) + 1 的布尔型列表 dp，其中 dp[i] 表示字符串 s 的前 i 个字符是否可以被拆分成字典中的单词。

我们初始化 dp[0] = True，表示空字符串可以被拆分成字典中的单词。

接着，我们遍历字符串 s 的每一个字符，并尝试将其拆分成字典中的单词。对于每一个字符 s[i]，我们从索引 0 到 i-1 的位置遍历，如果存在一个位置 j，使得 dp[j] 为 True（即字符串 s 的前 j 个字符可以被拆分成字典中的单词），并且子串 s[j:i] 出现在 wordDict 中，则更新 dp[i] = True，表示字符串 s 的前 i 个字符可以被拆分成字典中的单词。

最后，返回 dp[len(s)]，表示整个字符串 s 是否可以被拆分成字典中的单词。代码如下：

class Solution:def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:word_set = set(wordDict)dp = [False] * (len(s) + 1)dp[0] = Truefor i in range(1, len(s) + 1):for j in range(i):if dp[j] and s[j:i] in word_set:dp[i] = Truebreakreturn dp[len(s)]

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