LeetCode刷题实战139：单词拆分 / 开普饭

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选！

今天和大家聊的问题叫做 单词拆分，我们先来看题面：

https://leetcode-cn.com/problems/word-break/

Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words.

Note:

The same word in the dictionary may be reused multiple times in the segmentation.

You may assume the dictionary does not contain duplicate words.

题意

给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 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。

样例

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

解题

这个题可以使用动态规划来解决。动态规划最重要的是状态的定义，好的状态定义能够使解题非常简便。

状态定义：

dp[i]:长度为i的字符串能否拆成wordDict里边的单词组合

状态转移方程：

dp[i] = dp[j] && substr(j, i) in wordDict, (0 <= j < i)

初始状态：

dp[0]=true

以下是C++代码：

class Solution {
public:
    bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
        vector<int> dp(s.size()+1, 0);
        dp[0] = 1;
        unordered_set<string> st(wordDict.begin(), wordDict.end());
        for(int i = 1; i <= s.size(); i++)
        {
            for(int j = 0; j < i; j++)
            {
                auto pos = st.find(s.substr(j, i-j));
                if(dp[j] && pos != st.end())
                {
                    dp[i] = 1;
                    break;
                }
            }
        }
        return dp[s.size()];
    }
};