标签：解法 col 方法 判断字符串 code pre 比较 解决 ==
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 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。
思路分析：
（1）比较容易想到的解法是，从字符串 s 开头处开始匹配，若匹配到字典里的字符串，则继续匹配剩下的字符串。这样递归下去，直到找到一个可行的序列或尝试所有的单词组合。
提交的时候发现算法超时，后来想想其实这种解法存在很大的冗余，比如同时存在 a, b, ab的字典。只需记录下字符串 s 中的序列可以被字典匹配到即可，其实就是动态规划的思想；
（2）采用动态规划解法，新建一个数组记录下字符串 s 的子序列是否可以被字典拆分，依次求解字符串 s 从 0位置开始的的所有子序列是否可以被拆分。代码如下：
bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { vector<bool> state(s.length()+1, false); state[0] = true; for (int i = 1; i <= s.length(); i++) { for (int j = 0; j <= i ; j++) { if (state[j] && find(wordDict.begin(), wordDict.end(), s.substr(j, i-j)) != wordDict.end()) { state[i] = true; } } } return state[s.length()]; }
接下来继续解决单词拆分2：
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。
思路分析：
返回所有可能的句子，即得到所有的子序列，可以直接采用上述分析（1）的方法，递归遍历得到所有的可行子序列。代码如下：
class Solution { public: vector<string> wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { vector<bool> state(s.length()+1, false); state[0] = true;
//先判断字符串 s 中是否能找到可行的拆分方案，再递归找出所有子序列。 for (int i = 1; i <= s.length(); i++) { for (int j = 0; j <= i ; j++) { if (state[j] && find(wordDict.begin(), wordDict.end(), s.substr(j, i-j)) != wordDict.end()) { state[i] = true; } } }
if (state[s.length()] == true) { string sentence; dfs(s, 0, sentence, wordDict); } return _sentences; } void dfs(string& s, int start, string& sentence, vector<string>& wordDict) { for (auto str : wordDict) { if (s.substr(start, str.size()) == str) { string nextSentence = sentence; if (nextSentence.length()) nextSentence.append(" "); nextSentence.append(str); int len = start + str.size(); if (len == s.size()) { _sentences.push_back(nextSentence); } else { dfs(s, len, nextSentence, wordDict); } } } } private: vector<string> _sentences; };
标签：解法 col 方法 判断字符串 code pre 比较 解决 ==
原文地址：https://www.cnblogs.com/hanawasakuraki/p/9536881.html
