LeetCode单词拆分：动态规划详解，Apache介绍和安装。
单词拆分问题概述
单词拆分（Word Break）是LeetCode上经典的动态规划问题，题目要求判断给定字符串是否可以被拆分为字典中的单词。例如，给定字符串"leetcode"和字典["leet", "code"]，返回true。
动态规划解法
动态规划是解决单词拆分问题的有效方法。定义dp[i]表示字符串前i个字符能否被拆分为字典中的单词。
初始化dp[0]为true，表示空字符串可以被拆分。对于每个位置i，检查所有可能的拆分点j（0 <= j < i），如果dp[j]为true且子串s[j..i-1]在字典中，则dp[i]为true。
def wordBreak(s, wordDict): word_set = set(wordDict) dp = [False] * (len(s) + 1) dp[0] = True for i in range(1, len(s) + 1): for j in range(i): if dp[j] and s[j:i] in word_set: dp[i] = True break return dp[len(s)]优化思路
通过预处理字典中的单词长度，可以减少不必要的检查。例如，记录字典中单词的最大长度，内层循环只需检查不超过该长度的子串。
def wordBreak(s, wordDict): word_set = set(wordDict) max_len = max(len(word) for word in wordDict) if wordDict else 0 dp = [False] * (len(s) + 1) dp[0] = True for i in range(1, len(s) + 1): for j in range(max(0, i - max_len), i): if dp[j] and s[j:i] in word_set: dp[i] = True break return dp[len(s)]边界条件与注意事项
空字符串应返回true。字典为空时，任何非空字符串都应返回false。动态规划的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n)，其中n是字符串长度。
实际应用场景
单词拆分问题在自然语言处理、编译器设计和拼写检查中有广泛应用。理解其动态规划解法有助于掌握字符串处理和状态转移的核心思想。
https://github.com/gosy-cune/hyv_8jd6/blob/main/README.md
https://raw.githubusercontent.com/gosy-cune/hyv_8jd6/main/README.md
https://github.com/cbar1239/hda_wgjn
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