lintcode 分割回文串遇到的问题

本文探讨了Java中解决回文子串分割问题的方法,分析了一段代码中出现的错误,并通过修改代码解决了问题。文章详细解释了递归深度优先搜索(DFS)算法的应用,以及如何正确地将临时解决方案添加到最终结果中,避免了因引用问题导致的数据污染。
public class Solution {
    /*
     * @param s: A string
     * @return: A list of lists of string
     */
    public List<List<String>> partition(String s) {
        List res = new ArrayList();
        List<String> strs = new ArrayList<>();
        dfs(s,res,strs);
        return res;
    }
    public void dfs(String s,List res, List<String> strs)
    {
        if(s.length()==0||s==null) res.add(strs);//!!!
        for(int i=0;i<s.length();i++)
        {   String str = s.substring(0,i+1);
            if(isTrue(str)) strs.add(str);
            else continue;
            dfs(s.substring(i+1,s.length()),res, strs);
            strs.remove(strs.size()-1);//很重要!!!
        }
        
    }
    public boolean isTrue(String s)
    {
        for(int i=0;i<s.length()-i;i++)
        {if(s.charAt(i)==s.charAt(s.length()-1-i)) ;
        else return false;
        }
        return true;
    }
}

上面的代码执行结果是错误的,原因在于我标注!!!的地方。

将其改成res.add(new ArrayList<String>(strs))结果就是正确的。

我百思不得其解,于是到eclipse中进行调试寻找原因。

终于发现,add(strs)添加的是strs指向的list,而在执行完dfs后还有一句是strs.remove(),虽然res添加的是strs,但是当strs的值改变的时候,res里的strs的值也改变了。这也是为什么要重新创建一个等于strs的对象来加入到res中的原因。

### 动态规划解决等价字符串问题 对于 LintCode 平台上的第 1376 题《等价字符串》,可以采用动态规划的思想来解决问题。题目通常涉及给定一个字符串 `s` 和一些特定条件下的编码规则,目标是计算该字符串有多少种不同的解码方式。 #### 动态规划的核心思想 假设我们有一个长度为 `n` 的字符串 `s[0,1,...,n-1]`,可以通过以下两种方式进行分解: 1. 将第一个字符单独解码,则剩余子串 `s[1,2,...,n-1]` 的解码方式数量记作 `state1` 种[^1]。 2. 如果能够将前两个字符作为一个整体进行解码,则剩余子串 `s[2,3,...,n-1]` 的解码方式数量记作 `state2` 种。 最终状态转移方程可表示为: \[ dp[i] = dp[i-1] \text{ (当 } s[i-1] \text{ 可以被单个解码)} + dp[i-2] \text{ (当 } s[i-2:i] \text{ 可以作为整体解码)} \] 其中,`dp[i]` 表示到位置 `i` 处的总解码方法数。 #### 边界条件 为了使上述递推关系成立,需定义边界条件: - 当字符串为空时 (`n=0`),解码方式为 0 种; - 当字符串仅剩一个字符时 (`n=1`),判断其是否有效即可得出结果。 #### 示例代码实现 以下是基于 Python 实现的一个简单版本: ```python def numDecodings(s: str) -> int: if not s or s[0] == '0': return 0 n = len(s) dp = [0] * (n + 1) dp[0], dp[1] = 1, 1 # 初始化边界条件 for i in range(2, n + 1): one_digit = int(s[i - 1]) # 单独取当前位 two_digits = int(s[i - 2:i]) # 合并两位 if one_digit >= 1 and one_digit <= 9: dp[i] += dp[i - 1] if two_digits >= 10 and two_digits <= 26: dp[i] += dp[i - 2] return dp[n] ``` 此函数通过构建数组 `dp[]` 来存储每一个索引处可能的解码总数,并利用循环逐步填充这些值直到整个字符串结束。 --- ### 结合 LeetCode 类似问题分析 虽然本题并非完全匹配于所提到的 LeetCode 连续数字查询问题[^2],但从逻辑上两者都强调了序列化数据处理的重要性以及如何有效地提取模式或规律的能力。 #### SQL 查询连续相同数值案例解析 针对连续三个相等数值的情况,在数据库领域常用的方法如下所示: ```sql SELECT DISTINCT l1.Num AS ConsecutiveNums FROM Logs l1, Logs l2, Logs l3 WHERE l1.Id = l2.Id - 1 AND l2.Id = l3.Id - 1 AND l1.Num = l2.Num AND l2.Num = l3.Num; ``` 这段脚本展示了如何借助自联结技术找到满足指定约束的关系记录集合。 ---
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