Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words.

For example, given

s = “leetcode”,

dict = [“leet”, “code”].

Return true because “leetcode” can be segmented as “leet code”.

记得最開始做动态规划的题时是打开过这道题的,可是那时没什么思路。如今动态规划的题刷了不少了,今天再做这道题时非常快就想出了状态和状态转移方程。不能不说还是有点进步。

定义A[i]表示0到下标为i的子字符是否能被切割成dict中的多个单词。

那么A[i]与A[j],0<=j< i都有关系,即A[i]与前A[]中的前i-1项都有关系,详细为:

  1. 假设A[0]为1。推断s中下标从1開始到i结束的字符是否在dict中,假设在,设置A[i]为1,跳出。否则进入第二步。
  2. 假设A[1]为1,推断s中下标从2開始到i结束的字符是否在dict中。假设在。设置A[i]为1,跳出,否则进入第二步;

    …..

    这样一直遍历到A[i-1]位置。

    在上面的遍历过程中假设遍历到某一步j,A[j]=1而且j+1到i表示的字符串出如今dict中,表示前j个字符串能切割成dict中的单词,j+1到i中的字符串串也能切割成dict中的单词。这样表示前i个字符能被切割成dict中的单词。

实际编写代码时,j能够从i開始倒着開始遍历,这样能够降低遍历的次数。

runtime:4ms

class Solution {
public:
bool wordBreak(string s, unordered_set<string>& wordDict) {
int length=s.size();
int *A=new int[length]();
for(int i=0;i<length;i++)
{
for(int j=i;j>=0;j--)
{
if(j==i)
{
A[i]=isExist(s,0,i,wordDict);
}
else if(A[j]==1)
{
A[i]=isExist(s,j+1,i,wordDict);
}
if(A[i]==1)
break;
}
} return A[length-1]==1; } int isExist(string &s,int first,int last,unordered_set<string> &wordDict)
{
string str=s.substr(first,last-first+1);
if(wordDict.count(str))
return 1;
else
return 0;
} };

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