LeetCode || Word Break

Word Break

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Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words.

For example, given
s = "leetcode",
dict = ["leet", "code"].

Return true because "leetcode" can be segmented as "leet code".

        即给定一个字符串s，词典dict，判断s能否由dict中的词构成。开始时想到的方法是，遍历dict中的词，然后判断其在s中是否存在，如果存在就将该词替换为空串，最终看s是否变为空串，这种方法是错误的，比如 s=“dogs”，dict=[ "gs", "s", "dog" ]，判断的时候会首先剔除s中的gs，剩下do，显然判断为false。

       正确的方法是使用动态规划，定义一个bool数组dp[ len ]，len为字符串长度，递推方程为：dp[ i ] = dict.find( s.substr( 0, i+1 ))  OR (dp[ j ] && dict.find(s.substr( j+1, i-j )))；

即dp[ i ] 的值为true，等价于子串（0，i）是dict的一个词或者存在j<i ，使得dp[ j ] 为真并且子串（j，i）也在dict出现；

代码如下：

class Solution {public:    bool wordBreak(string s, unordered_set<string> &dict) {        int len = s.length();        if(len<1)            return true;        bool *dp = new bool[len];        memset(dp, false, len);        for(int i = 0; i<len; ++i){            if(dict.find(s.substr(0, i+1)) != dict.end())                dp[i] = true;            else{                for(int j=0; j<i; ++j){                    if(dp[j] && dict.find(s.substr(j+1, i-j)) != dict.end()){                        dp[i]=true;                        break;                    }                }            }        }        return dp[len-1];    }};

该方法的时间复杂度应该是 O(len^2 * logX)，其中X为dict的长度，len为字符串s的长度。logX为在dict中find一个子串的时间（如果dict用树实现的话）。