Palindrome Partitioning

本文介绍了一种使用回溯法解决回文串分割问题的方法。通过递归地检查字符串子集是否为回文,并记录所有可能的分割组合。

题目:Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome.

Return all possible palindrome partitioning of s.For example, given s = "aab",Return

  [
    ["aa","b"],
    ["a","a","b"]
  ]

思路:

这道题目使用回溯法,当然不可少的就是回文串的判断,另外写一个程序判断即可。

另外一个就是当start到达s的长度的时间,就返回。在每一个程序里面,start代表从start位置到最后一个位置的所有可能性。循环里面i从start到s的长度大小进行循环。循环里面判断从start到i是否是回文串,是的话然后push进去,当然最终是要pop出来的。继续把下一个start设置为i+1。

代码:

class Solution {
public:
//https://leetcode.com/problems/palindrome-partitioning/
    vector<vector<string>> partition(string s) {
        vector<string> tmp;
        vector< vector<string> > result;
        int length=s.length();
        if(length==0){
            return result;
        }
        partitionHelper(0,s,tmp,result);
        return result;
    }

    void partitionHelper(int start,string &s,vector<string> &tmp,vector< vector<string> > &result){
        if(start==s.length()){
            result.push_back(tmp);
            return;
        }

        for(int i=start;i<s.length();i++){
            if(isPalindrome(start,i,s)){
                tmp.push_back(s.substr(start, i-start+1) );//左闭右开
                partitionHelper(i+1,s,tmp,result);
                tmp.pop_back();
            }
        }
    }

    bool isPalindrome(int start,int end,string &s){
        int mid=(start+end)/2;
        int i=start,j=end;
        while(i<=j){
            if(s[i++]!=s[j--]){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};


【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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