断词
“断字”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“断词”问题是一维 DP 部分的一个关键挑战。
此实现重点关注 Python 中的中级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化断字的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读 Word Break 的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定一个字符串 s 和一个字符串字典 wordDict，如果 s 可以分割成一个或多个字典单词的空格分隔序列，则返回 True。
请注意，字典中的同一单词可能会在分段中重复使用多次。
编写一个函数 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
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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]暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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