回文最小分割数

首先,这是一道动态规划的题目,并且借助了辅助的数据结构
文章将先定义状态,然后介绍辅助的数据结构

定义状态

// 从后向前
    public int myMinCut(String str) {
        if(str == null || str.length() == 0) return 0;

        char[] input = str.toCharArray();

        int len = input.length;

        //记录了input[i~j]是否是一个回文子串
        boolean[][] judgement = new boolean[len][len];

        //初始dp,dp[len] = 0,这样当j = len - 1时,访问dp[j + 1] 也不会发生数组访问越界
        int[] dp = new int[len + 1];
        dp[len] = -1;

        //从i~n-1需要几次划分,枚举j,进行[i-j],[j+1-n-1]的划分
        for(int i = len-1; i >=0; i-- ) {
            //初始化dp[i]
            //System.out.println(i);
            dp[i] = Integer.MAX_VALUE;
            for(int j = i; j < len; j++) {
                //在内循环中,需要同时维护judgement
                if(i == j) {
                    //一定要加上i==j的判断,直接用input[i] == input[j]判断会越界
                    judgement[i][j] = true;
                }else if(input[i] == input[j]) {
                    if(j-i < 2) {
                        judgement[i][j] = true;
                    }else {
                        judgement[i][j] = judgement[i+1][j-1];
                    }
                }else { 
                    //初始就为false,可以不写,但为了逻辑完整,在这里添上
                    judgement[i][j] = false;
                }

                //利用judgement[i][j]的结果更新dp
                if(judgement[i][j]) {
                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j+1] + 1);
                }
            }
        }
        /**
        int result = Integer.MAX_VALUE;
        for(int i = 0; i < len; i++) {
            if(dp[i] < result) result = dp[i];
        }**/

        return dp[0];
    }
动态规划分割回文串是一种常用的解决方案。在动态规划中,我们可以使用不同的状态定义和状态转移方程来解决这个问题。 一种常见的状态定义是使用一维dp[i],其中dp[i]表示字符串s的前i个字符形成回文子串的最少分割。这种定义可以通过判断s[j:i]是否为回文来进行状态转移,其中1 <= j <= i。具体的状态转移方程可以如下表示: - 当s[0:i]本身就是一个回文串时,不需要进行分割,即dp[i] = 0。 - 否则,我们可以遍历所有可能的分割点j,如果s[j+1:i]是回文串,那么我们可以将问题分割为两部分,即dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1)。 另一种状态定义是使用二维dp[i][j],其中dp[i][j]表示字符串s的前i个字符分割为j个子串的修改的最小字符。在这种定义下,我们可以使用类似的状态转移方程来进行计算。具体的状态转移方程可以如下表示: - 当i < j时,不可能将前i个字符分割为j个子串,即dp[i][j] = INF。 - 当i >= j时,我们可以遍历所有可能的分割点k,计算dp[i][j]的最小值,即dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[k][j-1] + cost(k+1, i)),其中cost(k+1, i)表示将子串s[k+1:i]修改为回文所需的最小字符。 这两种定义和状态转移方程都可以用来解决动态规划分割回文串的问题,具体使用哪种方法取决于具体的问题要求和效率要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [动态规划解决回文串问题](https://blog.youkuaiyun.com/qq_37414405/article/details/111317301)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [动态规划解分割回文串](https://blog.youkuaiyun.com/melody157398/article/details/119769501)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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