108 - 分割回文串 II

本文介绍了一种解决最小分割回文串问题的有效算法。通过使用动态规划预先判断字符串的所有子串是否为回文,并记录每个子串的最小分割次数,从而避免了递归过程中的重复计算。

2017.10.24

理论上应该是很简单的   d[i][j] = min(d[i][k]+d[k+1][j]+1,d[i][j],但是如果单纯使用递归的话,显然会超时的。

后来采用数组记录d[i][j]的值,基本通过97%,但仍旧会超时。

在后来改变判断回文的办法,同样采用数组进行保存,这样就过了。

public class Solution {
    /**
     * @param s a string
     * @return an integer
     */
public int minCut(String s) {
        // write your code here
		boolean[][] isHui = new boolean[s.length()][s.length()];
		isHui = isHuiWen(isHui,s);
		if(s.length() <= 1){
			return 0;
		}
		//建立数组,记录 arr[i][j]表示的是从第i个字符到第j个字符的最小分割数
		int [][]arr = new int[s.length()][s.length()];

		for(int i = 0; i < s.length()-1; i++){
			if(isHui[i][i+1] == true){
				arr[i][i+1] = 0;
			}
			else{
				arr[i][i+1] = 1;
			}
		}
		for(int i = 2; i < s.length(); i++){
			for(int j = 0; j < s.length()- i; j++){
				arr[j][j+i] = i;
				if(isHui[j][j+i] == true){
					arr[j][j+i] = 0;
				}
				else{
					for(int k = 0; k < i; k ++){
						if(arr[j][j+i] == 1){
							break;
						}
						arr[j][j+i] = Math.min(arr[j][j+k] + arr[j+k+1][j+i] + 1,arr[j][j+i]);
					}
				}
			}
		}
		return arr[0][s.length()-1];
    }
	public boolean[][] isHuiWen(boolean[][] isHui,String s){
		for(int i = 0; i < s.length(); i++){
			isHui[i][i] = true;
			if(i < s.length()-1 && s.charAt(i) == s.charAt(i+1)){
				isHui[i][i+1] = true;
			}
		}
		for(int i = 2; i < s.length(); i++){
			for(int j = 0; j < s.length()- i; j++){
				if(s.charAt(j) != s.charAt(j+i)){
					isHui[j][i+j] = false;
					continue;
				}
				isHui[j][i+j] = isHui[j+1][i+j-1];
			}
		}
		return isHui;
	}
};


使用 Java 实现分割回文串的问题通常是指将一个字符串分割成一些子串,使每个子串都是回文串,并返回所有可能的分割方案。以下为相关实现及思路: ### 题目描述 这是力扣的第 131 题,难度中等,相关标签有字符串、动态规划、回溯。给定一个字符串 `s`,需要将其分割成一些子串,使每个子串都是回文串,返回 `s` 所有可能的分割方案。回文串是正着读和反着读都一样的字符串。示例如下: - 输入:`s = "aab"`,输出:`[["a","a","b"],["aa","b"]]` - 输入:`s = "a"`,输出:`[["a"]]` 提示为 `1 <= s.length <= 16`,且 `s` 仅由小写英文字母组成 [^3]。 ### 实现方法 #### 方法一:回溯法结合动态规划 ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class Solution { List<List<String>> lists = new ArrayList<>(); Deque<String> deque = new LinkedList<>(); public List<List<String>> partition(String s) { boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()]; for (int i = s.length() - 1; i >= 0; i--) { for (int j = i; j < s.length(); j++) { if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) { if (j - i <= 1) { dp[i][j] = true; } else if (dp[i + 1][j - 1]) { dp[i][j] = true; } } } } backTracking(dp, s, 0); return lists; } private void backTracking(boolean[][] dp, String s, int startIndex) { // 如果起始位置大于 s 的大小,说明找到了一组分割方案 if (startIndex >= s.length()) { lists.add(new ArrayList<>(deque)); return; } for (int i = startIndex; i < s.length(); i++) { // 如果是回文子串,则记录 if (dp[startIndex][i]) { String str = s.substring(startIndex, i + 1); deque.addLast(str); } else { continue; } // 起始位置后移,保证不重复 backTracking(dp, s, i + 1); deque.removeLast(); } } } ``` 此方法先使用动态规划生成一个二维数组 `dp`,用于记录所有子串是否为回文串。`dp[i][j]` 表示从索引 `i` 到索引 `j` 的子串是否为回文串。然后使用回溯法,从字符串的起始位置开始,尝试所有可能的分割点,当找到一组分割方案时,将其加入结果列表中 [^4]。 #### 方法二:使用双指针判断回文串 ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Solution2 { List<List<String>> result = new ArrayList<>(); List<String> path = new ArrayList<>(); public List<List<String>> partition(String s) { backtrack(s, 0); return result; } private void backtrack(String s, int start) { if (start == s.length()) { result.add(new ArrayList<>(path)); return; } for (int i = start; i < s.length(); i++) { if (isPalindrome(s, start, i)) { path.add(s.substring(start, i + 1)); backtrack(s, i + 1); path.remove(path.size() - 1); } } } private boolean isPalindrome(String s, int left, int right) { while (left < right) { if (s.charAt(left) != s.charAt(right)) { return false; } left++; right--; } return true; } } ``` 该方法使用回溯法,在回溯过程中使用双指针法判断子串是否为回文串。双指针法从子串的两端开始向中间遍历,如果发现字符不相等,则该子串不是回文串;如果遍历完整个子串都没有发现不相等的字符,则该子串是回文串 [^2][^5]。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:两种方法的时间复杂度都为 $O(n \times 2^n)$,其中 $n$ 是字符串的长度。最坏情况下,字符串的每个可能的分割方案都需要被考虑,而总共有 $2^{n - 1}$ 种可能的分割方案,对于每种方案,需要 $O(n)$ 的时间来判断子串是否为回文串- **空间复杂度**:回溯法结合动态规划的空间复杂度为 $O(n^2)$,主要用于存储动态规划的二维数组;使用双指针判断回文串的空间复杂度为 $O(n)$,主要用于递归调用栈和存储路径。
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