LeetCode 140：单词拆分 II 的花样刷题挑战

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2023-12-29 11:15:46

如何解决 LeetCode 140：单词拆分 II？

动态规划与回溯法

欢迎来到编程谜题的奇妙世界，我们将在其中深入探讨解决 LeetCode 140：单词拆分 II 的奥秘。

什么是单词拆分 II？

想象一下，你有了一个由字母组成的字符串，还有一个包含单词的字典。你的任务是将字符串分解成一系列空格分隔的单词，这些单词都存在于字典中。听起来很简单，对吧？

解法方法

虽然直观上很容易理解，但解决这个问题的方法却有多种。最流行的两种方法是动态规划和回溯法。

动态规划：逐层深入

动态规划采用自底向上的策略，逐渐建立问题的解决方案。它将问题分解成更小的子问题，并在解决更简单的子问题后逐渐构建更复杂的解决方案。

对于单词拆分，动态规划方法首先检查字符串的第一个字符是否在字典中。如果是，则将第一个字符标记为“可拆分”。然后，它检查字符串的第一个和第二个字符是否在字典中。如果是，则将第一个和第二个字符标记为“可拆分”。这个过程依此类推，直到检查字符串的整个长度。

回溯法：探索所有可能性

回溯法采用自顶向下的策略，它从问题的顶部开始，并探索所有可能的解决方案。如果找到可行的解决方案，则返回并继续探索其他可能性。

对于单词拆分，回溯法尝试将字符串的第一个字符拆分成字典中的一个单词。如果成功，则继续尝试将字符串的其余部分拆分成字典中的单词。如果失败，则回溯到上一步，并尝试将字符串的第一个字符拆分成不同的单词。

优化技巧：加速解决

无论使用哪种方法，都可以应用一些技巧来提高效率。例如，你可以使用哈希表来快速检查单词是否存在于字典中。你还可以使用剪枝来避免探索无效的解决方案。

代码示例：动手实践

以下是 Python 中使用动态规划方法解决单词拆分 II 的代码示例：

def word_break(s, word_dict):
    n = len(s)
    dp = [False] * (n + 1)
    dp[0] = True

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(i):
            if dp[j] and s[j:i] in word_dict:
                dp[i] = True
                break

    if not dp[n]:
        return []

    result = []

    def backtrack(i, path):
        if i == n:
            result.append(' '.join(path))
            return

        for j in range(i + 1, n + 1):
            if dp[j] and s[i:j] in word_dict:
                backtrack(j, path + [s[i:j]])

    backtrack(0, [])

    return result