• Medium | LeetCode 140. 单词拆分 II | 回溯(递归)


    140. 单词拆分 II

    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。

    说明:

    • 分隔时可以重复使用字典中的单词。
    • 你可以假设字典中没有重复的单词。

    示例 1:

    输入:
    s = "catsanddog"
    wordDict = ["cat", "cats", "and", "sand", "dog"]
    输出:
    [
      "cats and dog",
      "cat sand dog"
    ]
    

    示例 2:

    输入:
    s = "pineapplepenapple"
    wordDict = ["apple", "pen", "applepen", "pine", "pineapple"]
    输出:
    [
      "pine apple pen apple",
      "pineapple pen apple",
      "pine applepen apple"
    ]
    解释: 注意你可以重复使用字典中的单词。
    

    示例 3:

    输入:
    s = "catsandog"
    wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
    输出:
    []
    

    解题思路

    此题和 Medium | LeetCode 139. 单词拆分 | 动态规划 基本一致。在LeetCode 139题中, 只需要判断是否能够拆分。解决办法是使用迭代的办法, 在判断[0, i)是否能够拆分的时候, 遍历[0, i)中的所有的j, 判断[0, j]是否可拆分以及[j, i]是否在字典中。一旦发现是可以拆分的, 就结束当前的遍历[0, i)的循环。所以最终的时间复杂度是O(n^2)。

    而要求所有的拆分的情况时, 时间复杂度是高多了。因为[0, i]可以有很多种情况的拆分。最终的结果是[0, i]以及(i, len)的所有的情况的排列组合的结果。

    可以采用回溯的方法, 遍历所有的可能性。并且采用记忆化回溯的方式, 保存在某个位置的[0, i]拆分的所有结果。最终对结果进行排序组合输出即可。

    public List<String> wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
        // <数组下标, [0, i]的所有切分的方案> 保存在Hashmap当中
        Map<Integer, List<List<String>>> map = new HashMap<>();
        List<List<String>> wordBreaks = backtrack(s, s.length(), new HashSet<>(wordDict), 0, map);
        List<String> breakList = new LinkedList<>();
        for (List<String> wordBreak : wordBreaks) {
            breakList.add(String.join(" ", wordBreak));
        }
        return breakList;
    }
    
    /**
     * 回溯方法暴力遍历所有切分的可能结果
     * @param s         原始的数组
     * @param length    数组长度, 回溯的出口
     * @param wordSet   全局的不变的字典
     * @param index     回溯过程的数组的下标
     * @param map       保存在[i, length]的切分的所有组合, 记忆化回溯
     * @return          所有切分的结果
     */
    public List<List<String>> backtrack(String s, int length, Set<String> wordSet,
            int index, Map<Integer, List<List<String>>> map) {
        // 记忆化回溯, 直接返回保存的结果
        if (map.containsKey(index)) {
            return map.get(index);
        }
        // 在[0, index]处所有的切分的方案
        List<List<String>> wordBreaks = new LinkedList<>();
    
        if (index == length) {
            // 递归出口, 递归到最后一个字符
            wordBreaks.add(new LinkedList<>());
            return wordBreaks;
        }
    
        for (int i = index + 1; i <= length; i++) {
            String word = s.substring(index, i);
            // 处理[index, i (length)]所有的在字典中出现的单词
            if (!wordSet.contains(word)) {
                // 剪枝, 跳过所有不包含在字典中的情况
                continue;
            }
            // 如果这个词在字典中出现, 则从新的index(i)处回溯, 返回[index, length]处所有的可能的方案
            List<List<String>> nextWordBreaks = backtrack(s, length, wordSet, i, map);
            for (List<String> nextWordBreak : nextWordBreaks) {
                // 遍历所有的方案
                LinkedList<String> wordBreak = new LinkedList<>(nextWordBreak);
                // 将当前[index, i]的这个单词加进[i, length]的结果集, 得到了[index, length]的其中一种结果
                wordBreak.offerFirst(word);
                // 将所有的这种结果加入最终的[index, length]的结果集
                wordBreaks.add(wordBreak);
            }
        }
        // 将当前位置的[i, length)的所有切分的方案保存起来
        map.put(index, wordBreaks);
        // 返回当前[i, length)回溯的结果
        return wordBreaks;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chenrj97/p/14800161.html
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