代码随想录算法训练营29期Day51|LeetCode 139

2024-02-15 06:52

本文主要是介绍代码随想录算法训练营29期Day51|LeetCode 139,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!

  文档讲解:单词拆分

139.单词拆分

题目链接:https://leetcode.cn/problems/word-break/description/

思路:

       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!

       设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

       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。

       从递推公式中可以看出,dp[i] 的状态依靠 dp[j]是否为true,那么dp[0]就是递推的根基,dp[0]一定要为true,否则递推下去后面都都是false了。

核心代码:

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 i = 1; i <= s.size(); i++) {   // 遍历背包for (int j = 0; j < i; j++) {       // 遍历物品string word = s.substr(j, i - j); //substr(起始位置,截取的个数)if (wordSet.find(word) != wordSet.end() && dp[j]) {dp[i] = true;}}}return dp[s.size()];}
};

今日总结

        今日学习时长2h,接着八股文。

        这题是我专业面试一原题,没想到又在这碰到了哈哈哈,缘分。当时没用动态规划,直接map开桶暴力解决了,还记得当时面试官震撼到了哈哈哈。

        接着论文idea,头大。

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