[LeetCode] 140. Word Break II
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Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word. Return all such possible sentences.
Note:
- The same word in the dictionary may be reused multiple times in the segmentation.
- You may assume the dictionary does not contain duplicate words.
Example 1:
Input:
s = "catsanddog"
wordDict = ["cat", "cats", "and", "sand", "dog"]
Output:
[
"cats and dog",
"cat sand dog"
]
Example 2:
Input:
s = "pineapplepenapple"
wordDict = ["apple", "pen", "applepen", "pine", "pineapple"]
Output:
[
"pine apple pen apple",
"pineapple pen apple",
"pine applepen apple"
]
Explanation: Note that you are allowed to reuse a dictionary word.
Example 3:
Input:
s = "catsandog"
wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
Output:
[]
这道题是之前那道Word Break 拆分词句的拓展,那道题只让我们判断给定的字符串能否被拆分成字典中的词,而这道题加大了难度,让我们求出所有可以拆分成的情况,就像题目中给的例子所示。之前的版本中字典wordDict的数据类型是HashSet,现在的不知为何改成了数组vector,而且博主看到第二个例子就笑了,PPAP么,哈哈~
根据老夫行走江湖多年的经验,像这种返回结果要列举所有情况的题,十有八九都是要用递归来做的。当我们一时半会没有啥思路的时候,先不要考虑代码如何实现,如果就给你一个s和wordDict,不看Output的内容,你会怎么找出结果。比如对于例子1,博主可能会先扫一遍wordDict数组,看有没有单词可以当s的开头,那么我们可以发现cat和cats都可以,比如我们先选了cat,那么此时s就变成了 "sanddog",我们再在数组里找单词,发现了sand可以,最后剩一个dog,也在数组中,于是一个结果就出来了。然后回到开头选cats的话,那么此时s就变成了 "anddog",我们再在数组里找单词,发现了and可以,最后剩一个dog,也在数组中,于是另一个结果也就出来了。那么这个查询的方法很适合用递归来实现,因为s改变后,查询的机制并不变,很适合调用递归函数。再者,我们要明确的是,如果不用记忆数组做减少重复计算的优化,那么递归方法跟brute force没什么区别,大概率无法通过OJ。所以我们要避免重复计算,如何避免呢,还是看上面的分析,如果当s变成 "sanddog"的时候,那么此时我们知道其可以拆分成sand和dog,当某个时候如果我们又遇到了这个 "sanddog"的时候,我们难道还需要再调用递归算一遍吗,当然不希望啦,所以我们要将这个中间结果保存起来,由于我们必须要同时保存s和其所有的拆分的字符串,那么可以使用一个HashMap,来建立二者之间的映射,那么在递归函数中,我们首先检测当前s是否已经有映射,有的话直接返回即可,如果s为空了,我们如何处理呢,题目中说了给定的s不会为空,但是我们递归函数处理时s是会变空的,这时候我们是直接返回空集吗,这里有个小trick,我们其实放一个空字符串返回,为啥要这么做呢?我们观察题目中的Output,发现单词之间是有空格,而最后一个单词后面没有空格,所以这个空字符串就起到了标记当前单词是最后一个,那么我们就不要再加空格了。接着往下看,我们遍历wordDict数组,如果某个单词是s字符串中的开头单词的话,我们对后面部分调用递归函数,将结果保存到rem中,然后遍历里面的所有字符串,和当前的单词拼接起来,这里就用到了我们前面说的trick。for循环结束后,记得返回结果res之前建立其和s之间的映射,方便下次使用,参见代码如下:
解法一:
class Solution {
public:
vector<string> wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
unordered_map<string, vector<string>> m;
return helper(s, wordDict, m);
}
vector<string> helper(string s, vector<string>& wordDict, unordered_map<string, vector<string>>& m) {
if (m.count(s)) return m[s];
if (s.empty()) return {""};
vector<string> res;
for (string word : wordDict) {
if (s.substr(0, word.size()) != word) continue;
vector<string> rem = helper(s.substr(word.size()), wordDict, m);
for (string str : rem) {
res.push_back(word + (str.empty() ? "" : " ") + str);
}
}
return m[s] = res;
}
};
我们也可以将将主函数本身当作递归函数,这样就不用单独的使用一个递归函数了,不过我们的HashMap必须是全局了,写在外部就好了,参见代码如下:
解法二:
class Solution {
public:
unordered_map<string, vector<string>> m;
vector<string> wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
if (m.count(s)) return m[s];
if (s.empty()) return {""};
vector<string> res;
for (string word : wordDict) {
if (s.substr(0, word.size()) != word) continue;
vector<string> rem = wordBreak(s.substr(word.size()), wordDict);
for (string str : rem) {
res.push_back(word + (str.empty() ? "" : " ") + str);
}
}
return m[s] = res;
}
};
类似题目:
参考资料:
https://leetcode.com/problems/word-break-ii/description/
https://leetcode.com/problems/word-break-ii/solution/
仿照第 139 题的思路也可以。
class Solution { public: vector<string> wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) { unordered_set<string> wordSet(wordDict.begin(), wordDict.end()); vector<string> combine; vector<string> res; dfs(s, wordSet, 0, combine, res); return res; } void dfs(string s, unordered_set<string>& wordSet, int start, vector<string> &combine, vector<string> &res) { if (start == s.size()) { string temp = ""; for (string ss: combine) { temp += ss + " "; } temp.pop_back(); // 删除最后一个空格 res.push_back(temp); return; } for (int i = start + 1; i <= s.size(); i++) { string ss = s.substr(start, i - start); if (wordSet.count(ss)) { combine.push_back(ss); dfs(s, wordSet, i, combine, res); combine.pop_back(); } } } };