Rottura di parole
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Interruzione di parola".
1. Impara
Il problema della "Parola interrotta" è una sfida chiave nella sezione DP 1D.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello medio in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Word Break.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Word Break.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Data una stringa s e un dizionario di stringhe wordDict, restituisce True se s può essere segmentato in una sequenza separata da spazi di una o più parole del dizionario.
Tieni presente che la stessa parola nel dizionario può essere riutilizzata più volte nella segmentazione.
Scrivi una funzione 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
Esempi
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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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]Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema DP 1D standard.
Domande correlate
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