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社区首页 >专栏 >在 Swift 中实现字符串分割问题:以字典中的单词构造句子

在 Swift 中实现字符串分割问题:以字典中的单词构造句子

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Swift社区
发布2024-11-23 23:48:30
发布2024-11-23 23:48:30
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文章被收录于专栏:Swift社区Swift社区

好事发生

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!

前言

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。

不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海,Swift社区 伴你前行。如果大家有建议和意见欢迎在文末留言,我们会尽力满足大家的需求。

难度水平:困难

摘要

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。

描述

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。

  • 字典中的单词可以重复使用。
  • 如果无法划分,返回空数组。

题解答案

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:

  1. 遍历字符串的前缀部分,检查它是否在字典中。
  2. 如果是,则递归处理剩余部分。
  3. 将递归结果与当前前缀拼接成完整的句子。
  4. 利用字典存储每个子问题的结果,避免重复计算。

题解代码

以下是实现代码:

代码语言:swift
复制
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)
}

题解代码分析

  1. 字典转集合undefined将 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。
  2. 记忆化搜索undefined利用 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。
  3. 递归分割字符串
    • 遍历字符串的所有分割点,将字符串划分为前缀和后缀。
    • 如果前缀在字典中,则递归处理后缀。
    • 最终将前缀和后缀的结果拼接成句子。
  4. 拼接结果
    • 对于每种可能的分割,将前缀与后缀的句子组合成完整句子。
    • 返回所有可能的句子。

示例测试及结果

示例 1:

代码语言:swift
复制
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:

代码语言:swift
复制
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:

代码语言:swift
复制
let s = "catsandog"
let wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
print(wordBreak(s, wordDict))
// 输出: []

时间复杂度

  • 递归部分: 假设字符串长度为 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)
  • 优化部分: 由于使用记忆化缓存了中间结果,实际复杂度降低到 O(n * k),其中 n 是字符串长度,k 是字典中单词的数量。

空间复杂度

  • 递归栈空间: 最深递归深度为字符串长度 n,栈空间复杂度为 O(n)
  • 缓存空间: 需要存储所有子问题的结果,空间复杂度为 O(n * m),其中 m 是平均句子数量。

总结

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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我们是由 Swift 爱好者共同维护,我们会分享以 Swift 实战、SwiftUI、Swift 基础为核心的技术内容,也整理收集优秀的学习资料。

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。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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