这道题目要求跟Word Break比较类似,不过返回的结果不仅要知道能不能break,如果可以还要返回所有合法结果。一般来说这种要求会让动态规划的效果减弱很多,因为我们要在过程中记录下所有的合法结果,中间的操作会使得算法的复杂度不再是动态规划的两层循环,因为每次迭代中还需要不是constant的操作,最终复杂度会主要取决于结果的数量,而且还会占用大量的空间,因为不仅要保存最终结果,包括中间的合法结果也要一一保存,否则后面需要历史信息会取不到。所以这道题目我们介绍两种方法,一种是直接brute force用递归解,另一种是跟Word Break思路类似的动态规划。
对于brute force解法,代码比较简单,每次维护一个当前结果集,然后遍历剩下的所有子串,如果子串在字典中出现,则保存一下结果,并放入下一层递归剩下的字符。思路接近于我们在N-Queens这些NP问题中经常用到的套路。代码如下:
public ArrayList<String> wordBreak(String s, Set<String> dict) { ArrayList<String> res = new ArrayList<String>(); if(s==null || s.length()==0) return res; helper(s,dict,0,"",res); return res; } private void helper(String s, Set<String> dict, int start, String item, ArrayList<String> res) { if(start>=s.length()) { res.add(item); return; } StringBuilder str = new StringBuilder(); for(int i=start;i<s.length();i++) { str.append(s.charAt(i)); if(dict.contains(str.toString())) { String newItem = item.length()>0?(item+" "+str.toString()):str.toString(); helper(s,dict,i+1,newItem,res); } } }接下来我们列出动态规划的解法,递推式跟Word Break是一样的,只是现在不只要保存true或者false,还需要保存true的时候所有合法的组合,以便在未来需要的时候可以得到。不过为了实现这点,代码量就增大很多,需要一个数据结构来进行存储,同时空间复杂度变得非常高,因为所有中间组合都要一直保存。时间上还是有提高的,就是当我们需要前面到某一个元素前的所有合法组合时,我们不需要重新计算了。不过最终复杂度还是主要取决于结果的数量。代码如下:
class Interval { int start; int end; public Interval(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } public Interval(Interval i) { start = i.start; end = i.end; } } ArrayList<ArrayList<Interval>> deepCopy(ArrayList<ArrayList<Interval>> paths) { if (paths==null) return null; ArrayList<ArrayList<Interval>> res = new ArrayList<ArrayList<Interval>>(paths.size()); for (int i=0; i<paths.size(); i++) { ArrayList<Interval> path = paths.get(i); ArrayList<Interval> copy = new ArrayList<Interval>(path.size()); for (int j=0; j<path.size(); j++) { copy.add(new Interval(path.get(j))); } res.add(copy); } return res; } public ArrayList<String> wordBreak(String s, Set<String> dict) { ArrayList<String> res = new ArrayList<String>(); if (s==null || s.length()==0) return res; Map<Integer, ArrayList<ArrayList<Interval>>> dp = new HashMap<Integer, ArrayList<ArrayList<Interval>>>(); dp.put(0, new ArrayList<ArrayList<Interval>>()); dp.get(0).add(new ArrayList<Interval>()); for (int i=1; i<=s.length(); i++) { for (int j=0; j<i; j++) { String cur = s.substring(j, i); ArrayList<ArrayList<Interval>> paths = null; if (dp.containsKey(j) && dict.contains(cur)) { paths = deepCopy(dp.get(j)); Interval interval = new Interval(j, i); for (ArrayList<Interval> path:paths) { path.add(interval); } } if (paths != null) { if (!dp.containsKey(i)) { dp.put(i, paths); } else { dp.get(i).addAll(paths); } } } } if (!dp.containsKey(s.length())) { return res; } ArrayList<ArrayList<Interval>> paths = dp.get(s.length()); for (int j=0; j<paths.size(); j++) { ArrayList<Interval> path = paths.get(j); StringBuilder str = new StringBuilder(); for (int i=0; i<path.size(); i++) { if (i!=0) {str.append(" ");} int start = path.get(i).start; int end = path.get(i).end; str.append(s.substring(start, end)); } res.add(str.toString()); } return res; }可以看出,用动态规划的代码复杂度要远远高于brute force的解法,而且本质来说并没有很大的提高,甚至空间上还是一个暴涨的情况。所以这道题来说并不是一定要用动态规划,有一个朋友在面Amazon时遇到这道题,面试官并没有要求动态规划,用brute force即可,不过两种方法时间上和空间上的优劣还是想清楚比较好,面试官可能想听听理解。实现的话可能主要是递归解法。
还有一点需要指出的是,上面的两个代码放到LeetCode中都会超时,原因是LeetCode中有一个非常tricky的测试case,其实是不能break的,但是又很长,出现大量的记录和回溯,因此一般通过这个的解法是把Word Break先跑一遍,判断是不是能break,如果可以再跑上面的代码。这样做法其实比较傻,但是为了过这个只能这样了,这一点我觉得LeetCode没必要把超时设得这么严格,实际意义不大,只是把AC率给拉了下来哈。
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