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那就干吧！ 这个专栏都是刷的题目都是关于动态规划的,我会由浅入深、循序渐进，刷题就是这样需要连续不断的记忆--艾宾浩斯记忆法2121112。动态规划的内容不多，但是都是每个程序员必备的
什么题可以选择动态规划来做？
1.计数
- 有多少种方式走到右下角
- 有多少种方法选出k个数是的和是sum
2.求最大值最小值
- 从左上角走到右下角路径的最大数字和
- 最长上升子序列长度
3.求存在性
- 取石子游戏,先手是否必胜
- 能不能选出k个数使得和是sum
leecode 139. 单词拆分
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 = "leetcode", wordDict = ["leet", "leetcode"] 输出: true
示例 3：
输入: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
输出: false
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2.1. 动态规划组成部分1：确定状态
简单的说，解动态规划的时候需要开一个数组，数组的每个元素f[i]或者f[i][j]代表什么，类似数学题中x, y, z代表什么
最后一步
我们定义 dp[i] 表示字符串 s 前 i 个字符组成的字符串 s[0..i−1] 是否能被空格拆分成若干个字典中出现的单词
假如在j这个位置进行空格拆分，那么判定 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，我们可以判断s [0到j - 1] 和 s[j 到 i - 1] 这两部分是否在字典中
s[0到j-1] 我们可以用动态规划的思想，我存储之前的字典
例如，s = "leetcode", wordDict = ["lee",“t” ,"code"]
[0到j - 1] 可以指 ["lee",“t”] 这两个单词，因为dp[0] = true, d[1]在字典里，因此转移方程可以如下：
1.2. 动态规划组成部分2：转移方程
dp[i]=dp[j] && check(s[j..i−1])
这里的check可以是hash判断，截取的字符串是否在字典数组中。
1.3. 动态规划组成部分3：初始条件和边界情况
dp[0] = true; 空字符串是符合题意的。
1.4. 动态规划组成部分4：计算顺序
依次计算，用i去遍历0到j。
参考代码
java版
public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
Set<String> wordDictSet = new HashSet(wordDict);
boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1];
dp[0] = true;
for (int i = 1; i <= s.length(); i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
String str = s.substring(j, i);
if (dp[j] && wordDictSet.contains(str)) {
dp[i] = true;
break;
}
}
}
return dp[s.length()];
}
@Test
public void iswordBreak() {
ArrayList a = new ArrayList<String>();
a.add("ab");
a.add("abc");
boolean i = wordBreak("abc", a);
Assert.assertNotNull(i);
}
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