Leetcode #131 Palindrome Partitioning

本文探讨如何将给定字符串分割成多个回文子串,并提供了一个算法实现。通过实例演示,展示如何找到所有可能的回文串分割方式。

Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome.

Return all possible palindrome partitioning of s.

For example, given s = "aab",
Return

  [
    ["aa","b"],
    ["a","a","b"]
  ]

Difficulty:Medium

class Solution {
public:
    vector<vector<string> > ans;
    
    bool isPalindrome(string s) {
     int len = s.length();
     string s2;
     if(len==0||len==1)
        return true;
     for(int i = len-1;i>=0;i--)
        s2.push_back(s[i]);
     if(s2==s)
        return true;
     return false;
    }
    
    void gen(int start,int end,string s, vector<string>& nums){
        int len = s.length();
        if(start>end){
            ans.push_back(nums);
            return;
        }
        else if(start==end){
            nums.push_back(s.substr(start,1));
            ans.push_back(nums);
            return;
        }
        
        for(int i = start;i<len;i++)
        {
            string s1 = s.substr(start,i-start+1);
            if(isPalindrome(s1))
            {
                vector<string> nums1 = nums;
                nums1.push_back(s1);
                gen(i+1,len-1,s,nums1);
            }
        }
        return;
        
    }
    
    vector<vector<string>> partition(string s) {
        int len = s.length();
        if(len==0)
           return ans;
        for(int i = 0;i<len;i++){
            string s1 = s.substr(0,i+1);
            if(isPalindrome(s1))
            {
                vector<string> nums;
                nums.push_back(s1);
                gen(i+1,len-1,s,nums);
            }
        }
        
        return ans;
    }
};


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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