踏入LeetCode刷题之旅：拆分单词的艺术（附Python代码）

引言

踏入LeetCode刷题的征程，我们首先要学习单词拆分的技巧。这一技巧看似简单，实则暗藏玄机，考验着我们的逻辑思维能力和代码实现功底。本文将以一道经典的LeetCode题目——单词拆分——为切入点，带领大家深入理解单词拆分的原理，并手把手指导大家用Python轻松解决这一难题。

LeetCode：单词拆分

题目
给定一个字符串s和一个字典wordDict，判断s是否可以拆分为一个或多个在字典中的单词。

示例：

输入：s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
输出：true

解决方案

思路分析：
单词拆分问题的核心在于如何判断一个字符串能否被拆分成若干个单词。我们可以采用动态规划的思路，将字符串拆分成一个个子字符串，并依次判断子字符串是否在字典中。

具体来说，我们可以定义一个布尔数组dp，其中dp[i]表示字符串s的前i个字符能否被拆分成字典中的单词。

Python代码实现：

def wordBreak(s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
    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 wordDict:
                dp[i] = True
                break

    return dp[n]

代码详解：

• 初始化dp数组，将dp[0]设为True。
• 遍历字符串s的每一个前缀，即从1到n+1。
• 对于每一个前缀i，遍历i之前的每一个前缀j。
• 如果dp[j]为True，并且s[j:i]在字典中，则表明s[j:i]可以被拆分，因此将dp[i]设为True。
• 最终，返回dp[n]，表示整个字符串s能否被拆分。

扩展思考

递归解法：
除了动态规划，我们还可以使用递归来解决单词拆分问题。递归解法的基本思想是，如果字符串s的前缀可以被拆分，且剩下的字符串也可以被拆分，那么s也可以被拆分。

字典树优化：
在实际应用中，单词拆分问题经常涉及海量单词的字典。此时，我们可以使用字典树（Trie）来优化查询效率，大大提高代码的运行速度。

结语

单词拆分是LeetCode刷题中一道常见的题目，也是算法和数据结构的基础知识。掌握单词拆分的技巧，不仅能帮助我们轻松解决LeetCode题目，更重要的是能提升我们的逻辑思维能力和代码实现水平。希望本文能为广大LeetCode爱好者提供一些启发和帮助，祝大家刷题之路越走越顺！