Coupure de mot
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Word Break'.
1. Apprendre
Le problème « Word Break » est un défi clé dans la section 1D DP.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualiser le flux logique pour Word Break.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Word Break.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné une chaîne s et un dictionnaire de chaînes wordDict, renvoie True si s peut être segmenté en une séquence séparée par des espaces d'un ou plusieurs mots du dictionnaire.
Notez que le même mot du dictionnaire peut être réutilisé plusieurs fois dans la segmentation.
Écrivez une fonction 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
Exemples
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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
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]Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème DP 1D s’appliquent.
Questions connexes
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