Leetcode 132. Palindrome Partitioning II

本文介绍了两种算法方法——动态规划(DP)和深度优先搜索(DFS)来解决字符串相关的问题。方法1利用DFS和记忆化搜索求解最小切割次数,方法2则通过构造动态规划矩阵实现。这两种方法都涉及到回文串的判断,并优化了搜索过程。

在这里插入图片描述
方法1: dfs + memo。比较简单,不过多赘述。

class Solution {
    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    public int minCut(String s) {
        if(isPalindrome(s, s.length() - 1) || s.length() == 0 || s.length() == 1) return 0;
        if(map.containsKey(s)) return map.get(s);
        int count = Integer.MAX_VALUE;
        for(int i = 0; i < s.length(); i++){
            if(isPalindrome(s, i)){
                count = Math.min(count, 1 + minCut(s.substring(i + 1)));
            }
        }
        map.put(s, count);
        return count;
    }
    
    public boolean isPalindrome(String s, int i){
        int left = 0;
        int right = i;
        while(left <= right){
            if(s.charAt(left) != s.charAt(right)) return false;
            left++;
            right--;
        }
        return true;
    }
}

方法2: dp。直接看这个链接

class Solution {
    public int minCut(String s) {
        int n = s.length();
        boolean isPal[][] = new boolean[n+1][n+1];
        int min[] = new int[n];
        for(int i=0; i<n; ++i) {
            min[i] = i;
            for(int j=0; j<=i; ++j) {
                if(s.charAt(i) == s.charAt(j) && (j+1 > i-1 || isPal[j+1][i-1])) {
                    isPal[j][i] = true;
                    min[i] = j == 0 ? 0 : Math.min(min[i], min[j-1] + 1);
                }
            }
        }
        return min[n-1];
    }
}

总结:

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载与安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 最后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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