Leetcode 139. 单词拆分

给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true。

注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。

示例 1：

输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以由 "leet" 和 "code" 拼接成。

示例 2：

输入: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "applepenapple" 可以由 "apple" "pen" "apple" 拼接成。
     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: false

提示：

• 1 <= s.length <= 300
• 1 <= wordDict.length <= 1000
• 1 <= wordDict[i].length <= 20
• s 和 wordDict[i] 仅由小写英文字母组成
• wordDict 中的所有字符串 互不相同

该题最常规的思路是搜索，但对于题目所给的数据规模显然会超时。我们注意到是用单词组成字符串，而且每个单词可以无限次使用，可以联想到完全背包问题。我们尝试这样解题。

我们定义 dp[i] 表示字符串 s 前 i 个字符组成的字符串 s[0..i−1] 是否能被空格拆分成若干个字典中出现的单词。那么 dp[i] 可以用下列方式得到：我们对 dp[i] 之前的 dp[j] 值（i > j）进行搜索，对每一个 dp[j] 值为 true 的位置，我们寻找是否可能有一个单词能满足字符串 s 的前 j 个加上它之后就是字符串 s 的前 i 个，有则可以断定 dp[i] = true，如此递推。

对于寻找所需的单词，我们可以使用哈希表事先将所有单词放进去，方便后续查找，节约时间。

代码如下：

class Solution {
public:
    bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
        unordered_map<string,bool> hash;
        for(int i = 0;i<wordDict.size();++i)
        {
            if(hash.find(wordDict[i]) == hash.end())
                hash[wordDict[i]] = true;
            else continue;
        }
        bool dp[1005] = {false};
        dp[0] = true;
        for(int i = 1;i<=s.size();++i)
        {
            for(int j = 0;j<i;++j)
            {
                if(dp[j] == true && hash[s.substr(j,i-j)])
                {
                    dp[i] = true;
                    break;
                }
            }
        }
        return dp[s.size()];
    }
};