代码随想录算法训练营第四十六天|139.单词拆分、背包问题总结

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代码随想录算法训练营第四十六天|139.单词拆分、背包问题总结

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。

题解:单词的组成是有顺序的,所以是一个完全背包的排列问题

  • dp[i] : 长度为 i 的字符串是否能被字典中的单词组成的结果是 dp[i]

  • 递推公式 :dp[j] 是true,且 [j, i] 这个区间的子串出现在字典里,那么dp[i]一定是true。(j < i )。所以递推公式是 if([j, i] 这个区间的子串出现在字典里 && dp[j]是true) 那么 dp[i] = true。

  • 初始化:0下标初始化为true ,非零下标初始化为 false(因为还不知道能不能由字典中的单词组成)

  • 遍历顺序:排列问题,先背包后物品

  • 打印dp数组

代码

java">class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {HashSet<String> set=new HashSet<>(wordDict);boolean [] dp=new boolean[s.length()+1];dp[0]=true;for(int j=1;j<=s.length();j++){  //背包for(int i=0;i<j && !dp[j];i++){  //物品if(set.contains(s.substring(i,j)) && dp[i]){dp[j]=true;}}}return dp[s.length()];}
}

背包问题总结

1、背包的递推公式:

  • 能否装满(最大能装多少):dp[j]=max(dp[j],dp[j-numd[i]]+nums[i])
  • 装满有几种方法:dp[j]+=dp[j-nums[i]]
  • 背包的最大价值 :dp[j]=man(dp[j],dp[j-weight[i]]+value[i])
  • 装满背包的最小个数:dp[j]=min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1)

2、遍历顺序

  • 01背包:

​ 二维:物品和背包先遍历哪个都可以,第二个for要从小到大

​ 一维:只能先物品后背包,且第二层for 需要从大到小(确保每个物品只被取一次)

  • 完全背包:

​ 纯背包问题的一维dp实现,先遍历物品还是先遍历背包都可以,第二层for需要从小到大

​ 组合问题:先物品后背包

​ 排列问题:先背包后物品


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