标签：12px 删掉 while inpu word pen 成功 input 直接
Given a list of words (without duplicates), please write a program that returns all concatenated words in the given list of words.
A concatenated word is defined as a string that is comprised entirely of at least two shorter words in the given array.
Example:
Input: ["cat","cats","catsdogcats","dog","dogcatsdog","hippopotamuses","rat","ratcatdogcat"] Output: ["catsdogcats","dogcatsdog","ratcatdogcat"] Explanation: "catsdogcats" can be concatenated by "cats", "dog" and "cats";
"dogcatsdog" can be concatenated by "dog", "cats" and "dog";
"ratcatdogcat" can be concatenated by "rat", "cat", "dog" and "cat".
题意：在一个不重复的list中找到，找到一类单词，这个单词可以由list中的其他word来组成。在组成的过程中，每一个单词可以重复使用。
思路：这题和word ladder有点像，都是进行单词的拼接。
方法一：dfs
对每一个单词进行dfs搜索。如果满足dfs搜索，那么在最终的res中加入这个单词。需要注意的是在dfs前回需要将word从word list中删掉，不然在后续dfs的判断中，会出错。等搜索完，再把这个单词加到word list中
dfs的函数为def check(self, word, word_set)。 dfs跳出的判断条件是 if word in word_set, return True.(注意这也是为什么再最开始进入dfs循环前，我们会需要把word从word list中删掉的原因。）
用一个指针i在word中进行遍历（指针的遍历范围为(1，len(word)+1)，如果word[:i]在word_set中word[i:]，我们对word[i:]进行dfs的判断。如果word[i:]的dfs搜索也返回的是True，那整个word我们就可以返回True
时间复杂度：O(2^l*n）l是最长的单词的长度，n是单词的个数。
class Solution: def findAllConcatenatedWordsInADict(self, words: List[str]) -> List[str]: res = [] word_set = set(words) for word in word_set: word_set.remove(word) if self.check(word, word_set): res.append(word) word_set.add(word) return res def check(self, word, word_set): if word in word_set: return True for i in range(1, len(word)+1): if word[:i] in word_set and self.check(word[i:], word_set): return True return False
方法二：Trie + dfs （Trie的固定code还是不太会写）
步骤：1 完成TrieNode() Trie()的类的构造
2 dfs的函数是 def dfs(self, node, word, i, space)。i指的是指针遍历在word的位置, space指的在这个单词之前是否有匹配完成另一个单词，即为两个拼接的单词中间的space。对于dfs函数来说，跳出的判断条件是i == len(word). 如果满足这个要求了，那我们返回的是return node.isEnd and space. （如果单纯只是node.isEnd是不够的，因为我们需要两个及以上的单词拼接完成一个单词，即我们肯定需要有一个space）。如果不满足这个条件，我们进行下一步判断 if node.isEnd. 如果满足这个要求了，那我们看到的是一个好兆头，因为这意味着我们至少有一个单词匹配上了，接下来需要做的是把之后的单词进行dfs搜索。 注意下一步的递归函数中，node变成， 起始的root，因为我们要重新从头开始搜索单词了。word不变，i也不变。space变成True. 如果没有满足if node.isEnd 并且我们发现word[i] not in node.children, 那我们可以直接返回False，如果在node.children中，那我们
也进入下一步搜索。node变为node.children[word[i]], i 变为i+1， space不变。
class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} self.isEnd = False class Trie: def __init__(self, words): self.root = TrieNode() for word in words: if word: self.insert(word) def insert(self, word): node = self.root for ch in word: if ch not in node.children: node.children[ch] = TrieNode() node = node.children[ch] node.isEnd = True class Solution: def findAllConcatenatedWordsInADict(self, words: List[str]) -> List[str]: self.trie = Trie(words) res = [] for word in words: if self.dfs(self.trie.root, word,0, False): res.append(word) return res def dfs(self, node, word, i, space): if i == len(word): return node.isEnd and space if node.isEnd: if self.dfs(self.trie.root, word, i, True): return True if word[i] not in node.children: return False else: return self.dfs(node.children[word[i]], word, i+1, space)
方法三： dp
dp[i] 代表了s[i:len(s)] 的分割情况。dp[i] = 0 意味s[i:len(s)] 不能成功的分割。dp[i] = 1 意味s[i:len(s)] 存在在word list中，但是不能成功的分割。dp[i] = 2 意味s[i:len(s)] 可以被成功得分割。
步骤：1 在主函数中对于每一个word，先构造dp = {len(word):1}. 我们对这个word进行递归搜索. def recursive(self, s, start, n)
2 在递归函数中，主要需要做的事是判断s[i:j] 是否在word set中，如果在的话，递归调用。self.recursive(s, j, n). 如果递归调用的值不是0的话，那我们可以把dp[i] 更新为2 （如果j不等于len(word),
否则dp[i]=1) 这时候记得把dp[i]就return掉，因为我们已经得到了我们想要的dp值，如果找不到这样的值，dp[i] = 0
class Solution: def findAllConcatenatedWordsInADict(self, words: List[str]) -> List[str]: res = [] self.word_set = set(words) for word in words: self.dp = {len(word):1} if self.check(word,0) > 1: res.append(word) return res def check(self, word, start): if start in self.dp: return self.dp[start] j = start + 1 while j <= len(word): if word[start:j] in self.word_set and self.check(word,j): self.dp[start] = 2 if j < len(word) else 1 return self.dp[start] j += 1 self.dp[start] = 0 return self.dp[start]
LeetCode472 - Concatenated Words - Hard (Python)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/sky37/p/12244572.html
