

文章推荐:接口设计中的数据精简技巧:提升效率与优化传输
文章链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2469020
文章简介:本文探讨常见的数据精简技术,如字段筛选、数据压缩,以及如何在实际开发中使用这些技术优化接口数据传输效率。通过 ArkUI 和 ArkTS,展示了一个可运行的 Demo 代码模块,帮助开发者理解并实践这些技巧。感兴趣的同学可以看看!
本题由于没有合适答案为以往遗留问题,最近有时间将以往遗留问题一一完善。
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难度水平:困难
本篇文章将探讨如何在 Swift 中解决字符串分割问题,即将给定字符串根据字典中的单词构造出所有可能的句子。本问题属于经典的递归与动态规划问题,涉及搜索和记忆化优化。我们将通过详细的代码示例和分析,为您展现解决该问题的完整流程。
给定一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict(作为字典),我们需要将字符串 s 划分为多个子串,使每个子串均在 wordDict 中,并返回所有可能的句子。
本题可以通过 递归 + 记忆化 解决。我们使用递归的方式遍历所有可能的分割点,并将中间结果缓存以避免重复计算。
核心思路:
以下是实现代码:
import Foundation
func wordBreak(_ s: String, _ wordDict: [String]) -> [String] {
// 将字典转换为 Set 提高查询速度
let wordSet = Set(wordDict)
// 用于存储子问题的解,避免重复计算
var memo = [String: [String]]()
func dfs(_ s: String) -> [String] {
// 如果子问题已计算过,直接返回结果
if let result = memo[s] {
return result
}
var sentences = [String]()
// 如果字符串本身是一个单词,直接加入结果
if wordSet.contains(s) {
sentences.append(s)
}
// 遍历字符串的每个位置,将其分割为前缀和后缀
for i in 1..<s.count {
let prefix = String(s.prefix(i))
if wordSet.contains(prefix) {
let suffix = String(s.suffix(s.count - i))
// 递归处理后缀部分
let suffixSentences = dfs(suffix)
// 将当前前缀与后缀的句子拼接
for sentence in suffixSentences {
sentences.append(prefix + " " + sentence)
}
}
}
// 缓存当前字符串的结果
memo[s] = sentences
return sentences
}
return dfs(s)
}wordDict 转换为 Set,可以将单词查找时间从 O(k) 降低到 O(1),其中 k 是字典中单词的数量。memo 缓存每个子问题的结果,避免重复计算。递归中每次处理一个子串时,先检查是否已计算过结果。示例 1:
let s = "catsanddog"
let wordDict = ["cat", "cats", "and", "sand", "dog"]
print(wordBreak(s, wordDict))
// 输出: ["cats and dog", "cat sand dog"]示例 2:
let s = "pineapplepenapple"
let wordDict = ["apple", "pen", "applepen", "pine", "pineapple"]
print(wordBreak(s, wordDict))
// 输出: ["pine apple pen apple", "pineapple pen apple", "pine applepen apple"]示例 3:
let s = "catsandog"
let wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
print(wordBreak(s, wordDict))
// 输出: []n,字典中单词数量为 k。每次递归处理子串,并尝试所有分割点,最坏情况下复杂度为 O(2^n)。O(n * k),其中 n 是字符串长度,k 是字典中单词的数量。n,栈空间复杂度为 O(n)。O(n * m),其中 m 是平均句子数量。通过递归 + 记忆化的方式,我们可以高效地解决字符串分割问题。本方法利用了动态规划的思想,避免了重复计算,适用于字符串长度较小的情况(如本题中的限制 s.length <= 20)。代码清晰易懂,性能也相对优秀。对于字符串分割、组合类问题,这是一种经典且高效的解决方法。
希望通过本篇文章,您能够更好地理解递归和记忆化搜索的应用!
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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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