leetCode 131.分割回文串 + 动态规划 + 回溯算法 + 优化 + 图解 + 笔记

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了leetCode 131.分割回文串 + 动态规划 + 回溯算法 + 优化 + 图解 + 笔记。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

我的往期文章:

leetCode 647.回文子串 动态规划 + 优化空间 / 中心扩展法 + 双指针-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_41987016/article/details/133883091?spm=1001.2014.3001.5501leetCode 131.分割回文串 + 回溯算法 + 图解 + 笔记-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_41987016/article/details/134700907?spm=1001.2014.3001.5501(一)利用动态规划来优化判断回文子串

  • 利用动态规划高效地事先一次性计算出, 针对一个字符串s, 它的任何子串是否是回文字串, 然后在我们的回溯函数中直接查询即可, 省去了双指针移动判定这一步骤.(来自代码随想录Carl老师的原话)原文链接:代码随想录 (programmercarl.com)

>>思路和分析

回文子串:讲究的是这个字符串里边左右两边是对称的左右两边的元素是相同的。如果只判断这个字符串的最左面和最右面这两个元素相同的情况下,还知道中间的子串已经是回文的,那么就可以直接判断整个字符串它就是回文子串。

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也就是说,如果在[i+1,j-1]范围的子串是一个回文串,再向两边拓展遍历的时候,那只需要判断两边这两个元素是否相同就可以了若相同,dp[i][j]是回文串

>>动规五部曲

1.确定dp数组以及下标的含义

  • dp[i][j]:表示区间范围[i,j]的子串是否为回文子串。如果是,则dp[i][j] = true,否则为false
  • 或者说,dp[i][j] 表示截取从 i 到 j 的子串是否为回文子串

2.确定递推式

if(j == i) dp[i][j]=true;
else if(j-i == 1) dp[i][j] = (s[i]==s[j]);
else dp[i][j] = (s[i] == s[j] && dp[i+1][j-1]);

3.dp 数组初始化

  • dp[i][j]初始化为false

4.确定遍历顺序

一定要从下到上,从左到右遍历,这样能保证dp[i+1][j-1]是经过计算得来的

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 5.举例推导dp数组leetCode 131.分割回文串 + 动态规划 + 回溯算法 + 优化 + 图解 + 笔记,回溯算法,动态规划,算法,leetcode,笔记,回溯算法,动态规划,优化,图解

void computePalindrome(const string& s) {
    // dp[i][j] 代表s[i:j](双边包括)是否是回文子串
    dp.resize(s.size(),vector<bool>(s.size(),false));// 根据字符串s,刷新布尔矩阵的大小
    for(int i=s.size()-1;i>=0;i--) {
        // 需要倒序计算,保证在i行时,i+1行已经计算好了
        for(int j=i;j<s.size();j++) {
            if(j == i) dp[i][j]=true;
            else if(j-i == 1) dp[i][j] = (s[i]==s[j]);
            else dp[i][j] = (s[i] == s[j] && dp[i+1][j-1]);
        }
    }
}
"aebeaeccfcce"
1  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  
0  1  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  
0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  
0  0  0  1  0  1  0  0  0  0  0  0  
0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  
0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  1  
0  0  0  0  0  0  1  1  0  0  1  0  
0  0  0  0  0  0  0  1  0  1  0  0  
0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  
0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  0  
0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  
0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  


"acgcabbfcc"
1  0  0  0  1  0  0  0  0  0  
0  1  0  1  0  0  0  0  0  0  
0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  
0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  
0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  
0  0  0  0  0  1  1  0  0  0  
0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  
0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  
0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  
0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  

(二)分割回文串 + 动态规划 + 回溯算法 + 优化

class Solution {
public:
    vector<vector<string>> result;
    vector<string> path; // 放已经回文的子串
    vector<vector<bool>> dp; // 放事先计算好的是否回文子串的结果
    void backtracking(const string& s,int startIndex) {
        // 如果起始位置已经大于 s 的大小,说明已经找到了一组分割方案了
        if(startIndex >= s.size()) {
            result.push_back(path);
            return;
        }
        for(int i=startIndex;i<s.size();i++) {
            if(dp[startIndex][i]) { // 是回文子串
                // 获取[startIndex,i] 在 s 中的子串
                string subStr = s.substr(startIndex,i-startIndex+1);
                path.push_back(subStr);
            }else continue; // 不是回文,跳过
            backtracking(s,i+1);// 寻找 i+1 为起始位置的子串
            path.pop_back();// 回溯过程,弹出本次已经添加的子串
        }
    }
    void computePalindrome(const string& s) {
        // dp[i][j] 代表s[i:j](双边包括)是否是回文子串
        dp.resize(s.size(),vector<bool>(s.size(),false));// 根据字符串s,刷新布尔矩阵的大小
        for(int i=s.size()-1;i>=0;i--) {
            // 需要倒序计算,保证在i行时,i+1行已经计算好了
            for(int j=i;j<s.size();j++) {
                if(j == i) dp[i][j]=true;
                else if(j-i == 1) dp[i][j] = (s[i]==s[j]);
                else dp[i][j] = (s[i] == s[j] && dp[i+1][j-1]);
            }
        }
    }
    vector<vector<string>> partition(string s) {
        computePalindrome(s);
        backtracking(s, 0);
        return result;
    }
};

参考和推荐文章:

代码随想录 (programmercarl.com)https://www.programmercarl.com/0131.%E5%88%86%E5%89%B2%E5%9B%9E%E6%96%87%E4%B8%B2.html#%E6%80%9D%E8%B7%AF

摘选代码随想录的总结:

  • 总结难点:
  1. 如何切割?切割问题可以抽象为组合问题
  2. 如何模拟那些切割线?
  3. 切割问题中递归如何终止?
  4. 在递归循环中如何截取子串?
  5. 如何判断回文?

递归用于纵向遍历,for循环用于横向遍历当切割线迭代至字符串末尾,说明找到一种方法。类似组合问题,为了不重复切割同一位置,利用 start_index 作为标记,记录下一轮。递归的起始位置(切割线)。切割过的地方不能重复切割,故递归函数传入 i+1文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-753521.html

到了这里,关于leetCode 131.分割回文串 + 动态规划 + 回溯算法 + 优化 + 图解 + 笔记的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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