Leetcode 1278. Palindrome Partitioning III

本文探讨了一道算法题目,旨在寻找将给定字符串分割为k个回文子串所需的最小字符更改数。通过动态规划算法,文章详细解释了如何高效地解决这一问题,并提供了具体的代码实现。

You are given a string s containing lowercase letters and an integer k. You need to :

  • First, change some characters of s to other lowercase English letters.
  • Then divide s into k non-empty disjoint substrings such that each substring is palindrome.

Return the minimal number of characters that you need to change to divide the string.

 

Example 1:

Input: s = "abc", k = 2
Output: 1
Explanation: You can split the string into "ab" and "c", and change 1 character in "ab" to make it palindrome.

Example 2:

Input: s = "aabbc", k = 3
Output: 0
Explanation: You can split the string into "aa", "bb" and "c", all of them are palindrome.

Example 3:

Input: s = "leetcode", k = 8
Output: 0

 

Constraints:

  • 1 <= k <= s.length <= 100.
  • s only contains lowercase English letters.

Accepted

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Submissions

8,039

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时间复杂度是O(N^2*k),k是题目中的参数,很难优化下去了。各种边界条件是这个题目的难点:

class Solution:
    def palindromePartition(self, s, k):
        l = len(s)
        cost = [[0 for i in range(l)] for j in range(l)] #
        dp = [[l for j in range(k + 2)] for i in range(l)] #[0..i]的字符串分j次最少是多少,i是最后一个元素

        for span in range(2, l + 1):
            for i in range(0, l + 1 - span):
                start, end = i, i + span - 1
                same = 0 if s[start] == s[end] else 1
                cost[start][end] = cost[start + 1][end - 1] + same
        for i in range(l):
            dp[i][1] = cost[0][i]
            for j in range(2, min(i + 2, k + 2)): #bug1: min(i+1,k+1)
                for i0 in range(0, i):
                    dp[i][j] = min(dp[i0][j - 1] + cost[i0 + 1][i], dp[i][j])
        return dp[l - 1][k]

s = Solution()
print(s.palindromePartition("abc",2))
print(s.palindromePartition("aabbc",3))
print(s.palindromePartition("leetcode",8))

 

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载与安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 最后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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