给定一个字符串,切分该字符串,使得到的子串都是回文字符串,计算最少的切分次数。

本文介绍了一种计算字符串最小回文切分次数的方法。利用动态规划思想,定义min_count(i,j)为字符串ps[i-j]切分成回文子串的最少次数。通过递推公式与辅助函数is_palindrome(i,j)判断子串是否为回文,进而得到最优解。

给定一个字符串,计算出将该字符串切分成若干个回文子串所需的最少切分次数。

直接计算一个字符串的切分次数,很难,可以试着缩小问题规模,从而发现规律。

假设给出的字符串可以用ps[0->iend]表示,ps[0],ps[1],...,ps[iend]都是字符。

min_count(i,j),表示将字符串ps[i->j]切分成若干回文字符串所需的最少切分次数。

min_count(i,i)=0;

min_count(i,i+1)=(ps[i]!=ps[i+1]?1:0);

当j>=i+2时,如果ps[i->j]是回文字符串,则min_count(i,j)=0;

如果ps[i->j]不是回文字符串,能否通过子问题的解计算min_count(i,j);这就引发了两个新问题:(1)、原问题的解与子问题的解之间的关系。(2)、怎样判断ps[i->j]是不是一个回文字符串。

对于问题(1),若ps[i->j]最后在t处切分得到了若干回文字符串,使得切分ps[i->j]所需的次数最少,则切分ps[i->t]和ps[(t+1)->j]的次数也应该是最少的,用反证法容易证明。这样就可以考虑用动态规划法求解。其中t=i,(i+1),...,(j-1)。

总之,min_count(i,j)=Min{min_count(i,t),min_count(t+1,j)}+1。

其中,j>=i+2;t=i,(i+1),...,(j-1)。

对于问题(2),若ps[i->j]是回文字符串,则ps[(i+1)->(j-1)]必是回文字符串,而且ps[i]==ps[j]。反之已成立。

用is_palindrome(i,j)表示ps[i->j]是否是回文字符串。

is_palindrome(i,j)=true,若ps[i->j]是回文字符串;

is_palindrome(i,j)=false,若ps[i->j]不是回文字符串。

is_palindrome(i,i)=true;

is_palindrome(i,i+1)=(ps[i]==ps[i+1]?true:false);

当j>=i+2时,

is_palindrome(i,j)=(is_palindrome(i+1,j-1)?(ps[i]==ps[j]?true:false):false);

综上可知:

(1)、min_count(i,i)=0

(2)、min_count(i,i+1)=(ps[i]!=ps[i+1]?1:0)

(3)、若j>=i+2,如果is_palindrome(i,j)=true,则min_count(i,j)=0;

如果is_palindrome(i,j)=false,则min_count(i,j)=Min{min_count(i,t),min_count(t+1,j)}+1;其中t=i,(i+1),...,(j-1)。

源码在github上(https://github.com/wjt2015/palindrome_cut)。

<think>我们需要解决这样一个问题:给定一个字典(一组单词)一个字符串,要求找出所有可能的将字符串完全切分字典中单词的组合。 例如: 字典:["cat", "cats", "and", "sand", "dog"] 字符串:"catsanddog" 输出:["cat sand dog", "cats and dog"] 我们可以使用深度优先搜索(DFS)结合溯的方法,或者使用动态规划(记录中间结果)来避免重复计算。 思路: 使用DFS+记忆化(Memoization)或者动态规划来生所有可能的切分。 具体步骤: 1. 我们定义一个递归函数,该函数从字符串的某个位置开始,尝试所有可能的切分。 2. 对于当前的位置,我们尝试从当前位置开始,取不同长度的子串,如果这个子在字典中,那么我们就从这个子后面的位置继续递归切分。 3. 当递归到字符串末尾时,我们就得到了一种切分方式,将其加入结果中。 为了避免重复计算,我们可以使用记忆化搜索,存储从某个位置开始可以切分出的所有可能的句子(单词列表)。这样,当我们第二次遇到同一个位置时,可以直接返结果。 具体实现: 定义一个函数:`dfs(s, start, wordDict, memo)` s: 原始字符串 start: 当前开始的位置 wordDict: 字典(用集合表示,方便查找) memo: 备忘录,一个字典,key是起始位置,value是从这个位置开始到结尾的所有切分结果(每个结果是一个列表,列表中是单词) 返:从start位置到字符串末尾的所有切分方式(每个切分方式是一个单词列表) 递归过程: - 如果start已经到达字符串末尾,返一个包含空列表的列表(表示一种切分结束)。 - 如果start在memo中,直接返memo[start]。 - 否则,初始化一个空列表result,用于存放从start开始的所有切分结果。 - 从start开始,尝试每一个可能的结束位置(从start+1到字符串末尾+1),截取子串word = s[start:end] - 如果word在字典中,则递归调用dfs(s, end, wordDict, memo),得到从end开始的所有切分结果。 - 对于递归返的每一个切分结果(一个单词列表),将当前word加在前面,形一种切分方式,并加入到result中。 - 将result存入memo[start],并返result。 最后,我们调用dfs(0),得到的结果是多个单词列表,然后我们可以根据需要将这些单词列表转换字符串(用空格连接)。 注意:由于我们使用了记忆化,相同的起始位置不会重复计算。 但是,如果字符串很长,切分方式可能非常多,所以要注意时间复杂度。 下面我们用代码实现这个思路。 另外,我们可以先通过动态规划判断从某个位置开始是否能够切分(判断可行性),然后再进行DFS,这样可以避免大量无效的递归。但是本题要求所有切分,所以我们需要全部遍历。 我们直接使用DFS+记忆化。 代码实现: </think>### 字符串切分组合解决方案 给定一个字典字符串,求所有可能的全切分组合(即用字典中的单词完全切分字符串)。以下是使用深度优先搜索(DFS)结合记忆化(Memoization)的Python实现: ```python def word_break(s, word_dict): # 将字典转换为集合提高查找效率 word_set = set(word_dict) # 使用记忆化存储已计算结果 memo[start] = 从start开始的所有切分组合 memo = {} def dfs(start): # 如果已计算过当前起始位置,直接返结果 if start in memo: return memo[start] # 递归终止条件:到达字符串末尾 if start == len(s): return [""] # 返包含空字符串的列表,表示有效切分终点 result = [] # 尝试所有可能的结束位置 for end in range(start + 1, len(s) + 1): word = s[start:end] # 如果当前子串在字典中 if word in word_set: # 递归处理剩余部分 sub_sentences = dfs(end) for sentence in sub_sentences: # 拼接当前单词后续切分结果 if sentence: result.append(word + " " + sentence) else: result.append(word) # 存储计算结果避免重复计算 memo[start] = result return result return dfs(0) # 测试用例 if __name__ == "__main__": dictionary = ["cat", "cats", "and", "sand", "dog"] s = "catsanddog" result = word_break(s, dictionary) for i, solution in enumerate(result, 1): print(f"切分方案 {i}: {solution}") ``` ### 代码解释 1. **数据结构**: - `word_set`:将输入字典转为集合,实现O(1)时间复杂度的单词查询 - `memo`:字典,存储从每个索引位置开始的切分结果,避免重复计算 2. **DFS递归函数** `dfs(start)`: - **终止条件**:当`start`达到字符串长度时,返包含空字符串的列表(表示有效切分终点) - **切分尝试**:遍历所有可能的结束位置`end` - **单词验证**:检查子串`s[start:end]`是否在字典中 - **递归组合**:对剩余部分`s[end:]`递归调用,并将当前单词与返结果组合 3. **记忆化优化**: - 存储每个起始位置的计算结果 - 遇到相同起始位置时直接返缓存结果 4. **结果组合**: - 使用空格连接单词形完整句子 - 处理边界情况(当后续无单词时直接添加当前单词) ### 测试输出 ``` 切分方案 1: cat sand dog 切分方案 2: cats and dog ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:O(n² * 2^n)(最坏情况,如字典包含所有单字符) - **空间复杂度**:O(n * 2^n)(存储所有可能组合)
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