给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
说明：
- 拆分时可以重复使用字典中的单词。
- 你可以假设字典中没有重复的单词。 示例 1：
输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以被拆分成 "leet code"。
示例 2：
输入: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"]
输出: true
解释: 返回 true 因为 "applepenapple" 可以被拆分成 "apple pen apple"。
注意你可以重复使用字典中的单词。
示例 3：
输入: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
输出: false
解题思路1：深度优先搜索
第一次考虑的是深度优先搜索，即从最长可能的字符串匹配词语，然后讲切分出的剩余子字符串递归进行匹配，如果能找到一个方案匹配完字符串所有的字符，就可返回 true,反之为 false
var wordBreak = function(s, wordDict) {
function Dp (s) {
if(!s) return true;
for(let i = 0; i<s.length;i++) {
const word = s.slice(0, s.length-i);
if(wordDict.indexOf(word) !== -1 && Dp(s.slice(s.length-i))) return true;
}
return false;
}
return Dp(s);
};
但是这个方法在字符串和长，切能匹配到的词语很短的情况下，会有大量的递归，最终导致超时...
解题思路2：动态规划
既然时间超时，一个最基本的想法就是用空间换时间，需要将中间状态存储下来。 考虑字符串，任意长度的字符串是否能完全匹配词语表，取决于最后一个单词在匹配的情况下，前面的子字符串是否匹配。如此可以写出动态规划，每个长度的子字符串的匹配情况等于最后一个单词匹配的情况与上前面任意长度子串的匹配情况。在长度为0时返回为 true, 循环递增不断推出下一个长度的子串的匹配情况即可
var wordBreak = function(s, wordDict) {
let dp = new Array(s.length + 1).fill(false);
dp[0] = true;
for (let i = 0; i <= s.length; i++) {
for (let j = 0; j < i; j++) {
if(dp[j] && wordDict.indexOf(s.slice(j, i)) != -1) {
dp[i] = true;
break;
}
}
}
return dp[s.length];
};
总结
实际编程中，求取任意输入的某种状态，可以考虑这种状态是否与之前的状态有关，逐步推演回最初的状态。这样就可以用动态规划的方法从最初状态推演出任意输入的状态。
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