Попытка понять, почему два похожих решения DP для общей проблемы со строками имеют разные результаты производительности. ⇐ JAVA

[Anonymous]

Это два решения проблемы с лит-кодом под названием «Разрыв слова». По сути, код определяет, может ли данная строка состоять из одного или нескольких слов в словаре.
Эти два решения используют восходящий DP для построения таблицы dp и получения решения. Один сканирует строку вперед, другой — назад. Я расположил код так, чтобы самый затратный вызов, s.substring, не происходил до самого последнего момента. Насколько я могу судить, оба из них имеют временную сложность O (длина строки * размер dict).
При их сравнительном тестировании решение, которое сканирует строку вперед, постоянно составляет от 1,8 до 2x. быстрее, чем решение, которое сканирует строку назад. Я знаю, что микробенчмаркинг может быть минным полем, но я почти уверен, что с методологией все в порядке.
Медленнее, сканирование назад:
public boolean wordBreak(String s, List wordDict) {
boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1];
dp[s.length()] = true; // Base case

for (int i = s.length() - 1; i >= 0; i--) {
for (String word : wordDict) {
if (i + word.length() > s.length()) continue;
if (dp[i + word.length()] && s.substring(i, i + word.length()).equals(word)) {
dp = true;
break;
}
}
}
return dp[0];
}

Быстрее, сканирование вперед:
public boolean wordBreak(String s, List wordDict) {
boolean[] dp = new boolean[s.length()];
for (int substringEnd = 0; substringEnd < s.length(); substringEnd++) {
for (String word : wordDict) {
if (substringEnd < word.length() - 1) {
continue;
}
// substringEnd at initial boundary or true for prior substring
if (substringEnd == word.length() - 1 || dp[substringEnd - word.length()]) {
if (s.substring(substringEnd - word.length() + 1, substringEnd + 1).equals(word)) {
dp[substringEnd] = true;
break;
}
}
}
}
return dp[s.length() - 1];
}


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... roblem-hav