ruptura de palabras
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'Word Break'.
1. aprender
El problema de 'Word Break' es un desafío clave en la sección 1D DP.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel medio en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico de Word Break.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el enunciado del problema de Word Break.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Dada una cadena s y un diccionario de cadenas wordDict, devuelve True si s se puede segmentar en una secuencia separada por espacios de una o más palabras del diccionario.
Tenga en cuenta que la misma palabra del diccionario puede reutilizarse varias veces en la segmentación.
Escribe una función wordBreak(s: str, wordDict: List[str]) -> bool.
- •1 <= len(s) <= 300
- •1 <= len(wordDict) <= 1000
- •1 <= len(wordDict[i]) <= 20
- •s and wordDict[i] consist of only lowercase English letters
- •All the strings of wordDict are unique
Ejemplos
s = "leetcode", wordDict = ["leet","code"]
True
Return True because "leetcode" can be segmented as "leet code".
s = "applepenapple", wordDict = ["apple","pen"]
True
Return True because "applepenapple" can be segmented as "apple pen apple".
s = "catsandog", wordDict = ["cats","dog","sand","and","cat"]
False
No valid segmentation exists.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def word_break_opt(s, wordDict):
dp = [False] * (len(s) + 1)
dp[len(s)] = True
for i in range(len(s) - 1, -1, -1):
for w in wordDict:
if (i + len(w)) <= len(s) and s[i : i + len(w)] == w:
dp[i] = dp[i + len(w)]
if dp[i]: break
return dp[0]Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def word_break_brute(s, wordDict):
def solve(idx):
if idx == len(s): return True
for w in wordDict:
if s[idx:].startswith(w) and solve(idx + len(w)):
return True
return False
return solve(0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades estándar del problema 1D DP.
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