Résoudre l’Interview : Problème de Word Break en Python

Introduction

Le problème de « Word Break » est un classique des interviews de programmation. Il s’agit de déterminer si une chaîne donnée peut être segmentée en une séquence de mots, chacun de ces mots étant présent dans un dictionnaire fourni. Ce problème est non seulement une excellente démonstration de la maîtrise des algorithmes et des structures de données, mais il est aussi pertinent dans le domaine du traitement de langage naturel (NLP).

Objectif de l’article

Cet article vise à explorer les différentes approches pour résoudre le problème de Word Break en Python. Nous allons passer en revue plusieurs méthodes, de la recherche exhaustive à la programmation dynamique, et proposer une solution détaillée et optimisée.

Compréhension du Problème de Word Break

Définition formelle du problème

Le problème peut être formulé comme suit : on vous donne une chaîne s et une liste de mots, appelée dict (le dictionnaire). Le but est de déterminer si s peut être segmentée en une séquence de mots tels que chaque mot est dans dict.

Exemple :
– Pour s = "leetcode" et dict = ["leet", "code"], la fonction doit retourner True car « leetcode » peut être segmentée en « leet code ».
– Pour s = "applepenapple" et dict = ["apple", "pen"], la fonction doit retourner True.

Cas d’utilisation typiques

Dans les applications de NLP, l’analyse textuelle pour identifier des mots pertinents est cruciale. Par exemple, des algorithmes de segmentation peuvent être utilisés pour découper une phrase en un ensemble de mots connus afin de fournir une traduction ou un résumé pertinent.

Approches pour Résoudre le Problème

1. Recherche exhaustive

La recherche exhaustive implique d’essayer toutes les façons possibles de diviser la chaîne et de vérifier chaque combinaison. Cette méthode utilise le backtracking :

def word_break_recursive(s, word_dict):
    if not s:
        return True

    for word in word_dict:
        if s.startswith(word):
            suffix = s[len(word):]
            if word_break_recursive(suffix, word_dict):
                return True

    return False

# Exemple d'utilisation
print(word_break_recursive("leetcode", ["leet", "code"]))  # Renvoie True

Avantages et inconvénients

• Avantage : Facile à comprendre et à implémenter.
• Inconvénient : Inefficace pour les chaînes longues en raison de sa complexité exponentielle.

2. Mémoïsation (Memoization)

La mémoïsation améliore la recherche exhaustive en stockant les résultats des sous-problèmes déjà calculés :

def word_break_memo(s, word_dict, memo={}):
    if s in memo:
        return memo[s]
    if not s:
        return True

    for word in word_dict:
        if s.startswith(word):
            suffix = s[len(word):]
            if word_break_memo(suffix, word_dict, memo):
                memo[s] = True
                return True

    memo[s] = False
    return False

# Exemple d'utilisation
print(word_break_memo("applepenapple", ["apple", "pen"]))  # Renvoie True

3. Programmation dynamique

L’approche par programmation dynamique utilise un tableau dp où dp[i] est True si s[0:i] peut être segmenté.

def word_break_dp(s, word_dict):
    word_set = set(word_dict)
    dp = [False] * (len(s) + 1)
    dp[0] = True

    for i in range(1, len(s) + 1):
        for j in range(i):
            if dp[j] and s[j:i] in word_set:
                dp[i] = True
                break

    return dp[len(s)]

# Exemple d'utilisation
print(word_break_dp("catsanddog", ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]))  # Renvoie True

Discussion sur la complexité

• Temporelle : O(n^2), où n est la longueur de la chaîne.
• Spatiale : O(n) pour le tableau dp.

4. Optimisation avec un ensemble

En utilisant un set pour stocker le dictionnaire, on améliore la performance des opérations de recherche :

def word_break_with_set(s, word_dict):
    word_set = set(word_dict)
    return word_break_dp(s, word_set)

# Exemple d'utilisation
print(word_break_with_set("cars", ["car", "ca", "rs"]))  # Renvoie True

Implémentation en Python

La simplicité et l’efficacité sont essentielles pour implémenter l’algorithme. L’exemple suivant montre comment structurer une solution optimale :

def word_break(s, word_dict):
    return word_break_dp(s, word_dict)

# Test basique
print(word_break("cars", ["car", "ca", "rs"]))  # True

Tests et Validation

Pour garantir la fiabilité de votre solution, il est crucial de la tester :

• Tests basiques : chaînes vides, mots présents dans le dictionnaire.
• Tests avancés : grandes chaînes, dictionnaires avec préfixes communs.

Validation

Évaluer la performance avec des chaînes longues et comparer les temps d’exécution entre les différentes méthodes.

Conseils pour les Interviews

• Démarrez par une explication de l’approche naïve et des améliorations envisageables.
• Discutez des compromis entre les différentes approches (ps. complexité vs. facilité de mise en œuvre).
• Pratiquez des implémentations codées sur papier pour renforcer votre confiance.

Conclusion

Nous avons exploré plusieurs approches pour résoudre le problème de Word Break, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients. La compréhension des mécanismes sous-jacents est cruciale pour répondre efficacement à des questions d’interview et pour les appliquer dans des contextes réels.

Ressources Complémentaires

• LeetCode Word Break Problem
• Articles sur la Programmation Dynamique
• Tutoriels sur le traitement de langage naturel

Plongez-vous dans ces ressources pour renforcer votre compréhension et pratiquer davantage des problèmes similaires. Bon codage !