(动态规划)132. 分割回文串 II

题目

给定一个字符串 s,将 s 分割成一些子串,使每个子串都是回文串。

返回符合要求的最少分割次数。

示例:

输入: “aab”
输出: 1
解释: 进行一次分割就可将 s 分割成 [“aa”,“b”] 这样两个回文子串。

解析

一、这题主要想不到的就是利用动态规划来求给定的字符串是不是回文字符串,求给定的字符串是不是回文字符串是固定模式,可以直接套用,
1.i从1到n枚举;
2,j从0开始,满足j+i-1小于n;
3.左边位置l=j,右边位置r=j+i-1;
4.判断s[l]==s[r]&&(l+1>r-1||c[l+1][r-1])是否成立,成立即为回文串,否则不是
二、其次就是求dp[i],dp[i]是前i个字符的最小分割段
1.i从1到n枚举;
2.j从1到i枚举,列举出每段的值;
3.判断是不是回文字符串,是的话执行递归式dp[i]=min(dp[i],dp[j-1]+1)
4.返回结果。

代码

class Solution {
public:
    int minCut(string s) {
        //判断c[i][j]是不是回文字符串,这是一种固定写法,l是左边位置,r是右边位置
        int n=s.size();
        vector<vector<bool>>c(n,vector<bool>(n,false));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=0;j+i-1<n;j++)
            {
                int l=j,r=j+i-1;
                if(s[l]==s[r]&&(l+1>r-1||c[l+1][r-1]))
                {
                    c[l][r]=true;
                }
            }
        }
//dp[i]是前i个字符的最小分割段
        vector<int>dp(n+1,INT_MAX/2);
        dp[0]=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=i;j++)//j从1枚举到i
            {
                if(c[j-1][i-1])
                {
                    dp[i]=min(dp[i],dp[j-1]+1);
                }
            }
        }

        return dp[n]-1;

    }
};
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数组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次数。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数组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数。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数。 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.csdn.net/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* [动态规划分割回文串](https://blog.csdn.net/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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