【算法挨揍日记】day29——139. 单词拆分、467. 环绕字符串中唯一的子字符串

139. 单词拆分

139. 单词拆分

题目描述:

给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s

**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。

解题思路:

算法思路:

  1. 状态表⽰:
    对于线性 dp ,我们可以⽤「经验 + 题⽬要求」来定义状态表⽰:
    i. 以某个位置为结尾,巴拉巴拉;
    ii. 以某个位置为起点,巴拉巴拉。
    这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式,以某个位置为结尾,结合题⽬要求,定义⼀个状态表⽰:
    dp[i] 表⽰: [0, i] 区间内的字符串,能否被字典中的单词拼接⽽成。
  2. 状态转移⽅程:
    对于 dp[i] ,为了确定当前的字符串能否由字典⾥⾯的单词构成,根据最后⼀个单词的起始位
    置 j ,我们可以将其分解为前后两部分:
    i. 前⾯⼀部分 [0, j - 1] 区间的字符串;
    ii. 后⾯⼀部分 [j, i] 区间的字符串。
    其中前⾯部分我们可以在 dp[j - 1] 中找到答案,后⾯部分的⼦串可以在字典⾥⾯找到。
    因此,我们得出⼀个结论:当我们在从 0 ~ i 枚举 j 的时候,只要 dp[j - 1] = true
    并且后⾯部分的⼦串 s.substr(j, i - j + 1) 能够在字典中找到,那么 dp[i] =
    true 。
  3. 初始化:
    可以在最前⾯加上⼀个「辅助结点」,帮助我们初始化。使⽤这种技巧要注意两个点:
    i. 辅助结点⾥⾯的值要「保证后续填表是正确的」;
    ii. 「下标的映射关系」。
    在本题中,最前⾯加上⼀个格⼦,并且让 dp[0] = true ,可以理解为空串能够拼接⽽成。
    其中为了⽅便处理下标的映射关系,我们可以将字符串前⾯加上⼀个占位符 s = ' ' + s ,这
    样就没有下标的映射关系的问题了,同时还能处理「空串」的情况。
  4. 填表顺序:
    显⽽易⻅,填表顺序「从左往右」。
  5. 返回值:
    由「状态表⽰」可得:返回 dp[n] 位置的布尔值。

解题代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
        unordered_set<string> hash;
        for(auto& s : wordDict) hash.insert(s);
        int n=s.size();
        vector<bool>dp(n+1);
        dp[0]=true;
        s=' '+s;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=i;j>=1;j--)
            {
                if(dp[j-1]==true&&hash.count(s.substr(j,i-j+1)))
                {
                    dp[i]=true;
                    break;
                }
            }
        }
        return dp[n];
    }
};

467. 环绕字符串中唯一的子字符串

467. 环绕字符串中唯一的子字符串

题目描述:

定义字符串 base 为一个 "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" 无限环绕的字符串,所以 base 看起来是这样的:

  • "...zabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcd....".

给你一个字符串 s ,请你统计并返回 s 中有多少 不同 非空子串 也在 base 中出现。

解题思路:

算法思路:

  1. 状态表⽰:
    对于线性 dp ,我们可以⽤「经验 + 题⽬要求」来定义状态表⽰:
    i. 以某个位置为结尾,巴拉巴拉;
    ii. 以某个位置为起点,巴拉巴拉。
    这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式,以某个位置为结尾,结合题⽬要求,定义⼀个状态表⽰:
    dp[i] 表⽰:以 i 位置的元素为结尾的所有⼦串⾥⾯,有多少个在 base 中出现过。
  2. 状态转移⽅程:
    对于 dp[i] ,我们可以根据⼦串的「⻓度」划分为两类:
    i. ⼦串的⻓度等于 1 :此时这⼀个字符会出现在 base 中;
    ii. ⼦串的⻓度⼤于 1 :如果 i 位置的字符和 i - 1 位置上的字符组合后,出现在 base
    中的话,那么 dp[i - 1] ⾥⾯的所有⼦串后⾯填上⼀个 s[i] 依旧在 base 中出
    现。因此 dp[i] = dp[i - 1] 。
    综上, dp[i] = 1 + dp[i - 1] ,其中 dp[i - 1] 是否加上需要先做⼀下判断。
  3. 初始化:
    可以根据「实际情况」,将表⾥⾯的值都初始化为 1 。
  4. 填表顺序:
    显⽽易⻅,填表顺序「从左往右」。
  5. 返回值:
    这⾥不能直接返回 dp 表⾥⾯的和,因为会有重复的结果。在返回之前,我们需要先「去重」:
    i. 相同字符结尾的 dp 值,我们仅需保留「最⼤」的即可,其余 dp 值对应的⼦串都可以在
    最⼤的⾥⾯找到;
    ii. 可以创建⼀个⼤⼩为 26 的数组,统计所有字符结尾的最⼤ dp 值。
    最后返回「数组中所有元素的和」即可。

解题代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int findSubstringInWraproundString(string s) {
        int n=s.size();
        vector<int>dp(n,1);
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            if(s[i]-1==s[i-1]||(s[i-1]=='z'&&s[i]=='a'))
            dp[i]=dp[i-1]+1;
        }
      // 2. 计算每⼀个字符结尾的最⻓连续⼦数组的⻓度
 int hash[26] = { 0 };
 for(int i = 0 ; i < n; i++)
 hash[s[i] - 'a'] = max(hash[s[i] - 'a'], dp[i]);
 // 3. 将结果累加起来
 int sum = 0;
 for(auto x : hash) sum += x;
 
 return sum;
    }
};
相关推荐
XiaoLeisj15 分钟前
【递归,搜索与回溯算法 & 综合练习】深入理解暴搜决策树:递归,搜索与回溯算法综合小专题(二)
数据结构·算法·leetcode·决策树·深度优先·剪枝
Jasmine_llq34 分钟前
《 火星人 》
算法·青少年编程·c#
闻缺陷则喜何志丹1 小时前
【C++动态规划 图论】3243. 新增道路查询后的最短距离 I|1567
c++·算法·动态规划·力扣·图论·最短路·路径
Lenyiin1 小时前
01.02、判定是否互为字符重排
算法·leetcode
鸽鸽程序猿1 小时前
【算法】【优选算法】宽搜(BFS)中队列的使用
算法·宽度优先·队列
Jackey_Song_Odd1 小时前
C语言 单向链表反转问题
c语言·数据结构·算法·链表
Watermelo6171 小时前
详解js柯里化原理及用法,探究柯里化在Redux Selector 的场景模拟、构建复杂的数据流管道、优化深度嵌套函数中的精妙应用
开发语言·前端·javascript·算法·数据挖掘·数据分析·ecmascript
乐之者v1 小时前
leetCode43.字符串相乘
java·数据结构·算法
A懿轩A2 小时前
C/C++ 数据结构与算法【数组】 数组详细解析【日常学习,考研必备】带图+详细代码
c语言·数据结构·c++·学习·考研·算法·数组