【重点】【回溯】131.分割回文串

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题目
重点掌握方法2写法!!!

法1:DFS+双指针

Python

class Solution:
    def partition(self, s: str) -> List[List[str]]:
        res = list()
        tmp = list()
        self.dfs(0, s, tmp, res)
        return res

    def dfs(self, idx, s, tmp, res):
        if idx == len(s):
            res.append(tmp.copy())
        
        for i in range(idx, len(s)):
            if self.is_valid(s, idx, i):
                tmp.append(s[idx:i+1])
                self.dfs(i+1, s, tmp, res)
                tmp.pop()
    
    def is_valid(self, s, i, j) -> bool:
        if i < 0 or i >= len(s) or j < 0 or j >= len(s) or i > j:
            return False
        l = i
        r = j
        while l <= r:
            if s[l] == s[r]:
                l += 1
                r -= 1
            else:
                return False
            
        return True

Java

必须掌握基础方法!
注意:使用ArrayList删除尾元素比LinkedList要快很多!!!

class Solution {
    public List<List<String>> partition(String s) {
        List<List<String>> res = new ArrayList<>();
        if (s.length() == 0) {
            return res;
        }
        List<String> tmp = new ArrayList<>();
        dfs(s, 0, tmp, res);

        return res;
    }

    public void dfs(String s, int startIndex, List<String> tmp, List<List<String>> res) {
        if (startIndex == s.length()) {
            res.add(new ArrayList<>(tmp));
            return;
        }
        for (int i = startIndex; i < s.length(); ++i) {
            if (!valid(s, startIndex, i)) {
                continue;
            }
            tmp.add(s.substring(startIndex, i + 1));
            dfs(s, i + 1, tmp, res);
            tmp.remove(tmp.size() - 1);
        }
    }

    public boolean valid(String s, int startIndex, int endIndex) {
        while (startIndex <= endIndex) {
            char left = s.charAt(startIndex);
            char right = s.charAt(endIndex);
            if (left != right) {
                return false;
            }
            ++startIndex;
            --endIndex;
        }

        return true;
    }
}

法2:DFS+回文串判断预处理

主要优化回文串判断部分
在这里插入图片描述

Python

class Solution:
    def partition(self, s: str) -> List[List[str]]:
        n = len(s)
        s_arr = list(s)
        judge = [[0]*n for _ in range(n)] # judge[i][j]表示s[i~j]之间是回文子串
        for i in range(n):
            judge[i][i] = 1
        for i in range(n-1, -1, -1):
            for j in range(i+1, n):
                if s_arr[i] == s_arr[j] and (j-i == 1 or judge[i+1][j-1]):
                    judge[i][j] = 1

        res, tmp = [], []
        self.dfs(s, 0, res, tmp, judge)

        return res
    
    def dfs(self, s, start, res, tmp, judge):
        n = len(s)
        if start == n:
            res.append(tmp.copy())

        for i in range(start, n):
            if judge[start][i]:
                tmp.append(s[start: i+1])
                self.dfs(s, i+1, res, tmp, judge)
                tmp.pop() # 回溯: 恢复现场

Java

class Solution {
    public List<List<String>> partition(String s) {
        List<List<String>> res = new ArrayList<>();
        int n = s.length();
        boolean[][] dp = new boolean[n][n]; // dp[i][j]表示s[i:j]之间是回文串
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            dp[i][i] = true;
        }
        for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                dp[i][j] = (s.charAt(i) == s.charAt(j)) && (j - i == 1 || dp[i + 1][j - 1]);
            }
        }
        List<String> tmp = new ArrayList<>();
        dfs(s, res, tmp, dp, 0);

        return res;
    }

    public void dfs(String s, List<List<String>> res, List<String> tmp, boolean[][] dp, int curInx) {
        if (curInx == s.length()) {
            res.add(new ArrayList<>(tmp));
            return;
        }
        for (int i = curInx; i < s.length(); ++i) {
            if (dp[curInx][i]) {
                tmp.add(s.substring(curInx, i + 1));
                dfs(s, res, tmp, dp, i + 1);
                tmp.remove(tmp.size() - 1);
            }
        }
    }
}
Qt/C++ 音视频开发: 共享解码线程/重复利用解码/极低CPU占用/画面同步/进度同步 通过共享解码线程和重复利用解码技术,可以显著降低CPU占用,提高多媒体应用的性能。同时,画面和进度同步技术保证了视频播放过程的平滑体验。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

131. 分割回文串

分割成一些 子串,使每个子串都是。所有可能的分割方案。

用来自己学习,复习 453

回溯(子集型):分割回文串

【代码】回溯(子集型):分割回文串。

Y1n的博客 485

算法题解记录-131分割回文串

回溯框架:每一步尝试一个切割点,递归处理剩余部分,回溯时撤销选择。剪枝优化:只有当前子串是回文时才继续递归,避免无效搜索。结果收集:在递归到底(即)时,将当前路径加入结果集。回文判断:使用双指针法判断子串是否为回文,避免重复计算。本题是典型的回溯 + 剪枝问题,通过构建决策树来枚举所有可能的分割方式,并通过回文判断提前剪枝,有效减少了搜索空间。掌握这种“尝试-回溯”的思维模式,对解决类似组合、分割、排列问题非常有帮助。

weixin_62411896的博客 416

LeetCode--131.分割回文串(回溯算法)

摘要 该题要求将字符串分割成多个回文子串,返回所有可能的分割方案。解题使用回溯算法,从字符串起始位置开始,逐步尝试所有可能的切割点。当发现某个子串是回文时,将其加入当前路径,并递归处理剩余部分。处理完成后回溯撤销选择。使用双指针法判断子串是否为回文。最终所有有效分割方案会被收集到结果列表中。时间复杂度为O(n*2^n),空间复杂度为O(n^2)用于存储结果。

Coding... 242

java-代码随想录第23天|39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

本文总结了LeetCode中三个组合问题(39.组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串)的回溯解法。39题要求找出无重复元素数组中使和为target的所有组合(可重复使用元素),通过排序和剪枝优化回溯过程。40题在数组有重复元素且每个数字只能使用一次的情况下,通过树层去重避免重复组合。131题则需要将字符串分割为回文子串,通过回溯检查所有可能的分割方案。三题均采用回溯框架,重点在于递归终止条件、单层搜索逻辑和去重处理。

qq_57465625的博客 570

LeetCode经典算法面试题 #131:分割回文串(回溯法、动态规划、记忆化搜索等五种实现方案解析)

本文研究了将字符串分割为回文子串的问题。首先通过示例说明问题要求,然后分析了关键点:回文判断、搜索空间优化和重叠子问题处理。提出了三种算法方案:1) 回溯+动态规划预处理,预先计算所有子串的回文性;2) 回溯+记忆化搜索,按需缓存回文判断结果;3) 回溯+中心扩展法,实时判断回文。详细阐述了第一种方法的实现,包括动态规划预处理和回溯搜索过程,并分析了O(n×2^n)的时间复杂度。其他方法则简要介绍了核心思路和优缺点。这些方法在时间空间复杂度上各有权衡,适用于不同场景的回文分割需求。

夏日清风 654

Hot-131 分割回文串

解法1:回溯 (单个开始位置的int参数,需要认真理解的是 前一个必须是回文,才能开启下一个,并且可以在下一个中继续回溯)

xiao_ZHEDA的博客 27

【刷题day27】回溯算法 | 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

组合总和问题(可重复选取情况,结果需要去重情况)

weixin_42266184的博客 423

【算法刷题day27】Leetcode:39. 组合总和、40. 组合总和 II、131. 分割回文串

越来越熟练了暂无暂无39. 组合总和代码随想录解析40. 组合总和 II代码随想录解析131. 分割回文串代码随想录解析。

qq_45022758的博客 470

代码随想录-回溯算法-分割问题(Java)

分割问题

weixin_45685902的博客 176

回溯算法part3 | ● 39. 组合总和 ● 40.组合总和II ● 131.分割回文串

都知道组合问题可以抽象为树形结构,那么“使用过”在这个树形结构上是有两个维度的,一个维度是同一树枝上使用过,一个维度是同一树层上使用过。2.startindex表示开始切割的位置,i表示第二次切割的位置,语义虽然有很大变化,但代码改动不大,仅仅是for循环i的加1还是不加的区别。递归用来纵向遍历,for循环用来横向遍历,切割线(就是图中的红线)切割到字符串的结尾位置,说明找到了一个切割方法。前面我们提到:要去重的是“同一树层上的使用过”,如何判断同一树层上元素(相同的元素)是否使用过了呢。

akashcai的博客 333
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Allenlzcoder
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