Palindrome Partitioning

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)实现的算法,该算法可以找出所有可能的回文字符串划分方式。通过递归地检查子串是否为回文,并在满足条件时将这些子串添加到当前解决方案中,最终返回所有有效的回文划分。

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"]
]

要用d f s来做。主要确认下是怎么往下一层递归就好。题目要求找出所有的回文子串,每个子串长度至少是1。所以在递归的时候, i 的范围是 index~ str.length,两边都是闭区间。左边是因为在调用substring方法的时候,第二个参数的位置取不到,所以要从index的位置开始。所以最后i要走到str.length才算完。

代码:

public List<List<String>> partition(String s) {
        List<List<String>> result = new ArrayList<>();
        if(s == null || s.length() == 0) return result;
        List<String> cur = new ArrayList<>();
        dfs(result, cur, 0, s);
        return result;
    }

    private void dfs(List<List<String>> result, List<String> cur, int index, String s){
        if(index == s.length()){
            result.add(new ArrayList<String>(cur));
        }
        for(int i=index+1;i<=s.length();i++){
            if(isPalindrome(s.substring(index, i))){
                cur.add(s.substring(index, i));
                dfs(result, cur, i, s);
                cur.remove(cur.size()-1);
            }
        }
    }

    private boolean isPalindrome(String str){
        if(str == null) return false;
        if(str.length() == 0) return true;
        int front = 0;
        int back = str.length()-1;

        boolean isPalin = true;
        while(front < back){
            if(str.charAt(front) != str.charAt(back)){
                isPalin = false;
                return false;
            }else{
                front++;
                back--;
            }
        }
        return true;
    }


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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