LeetCode OJ:Palindrome Partitioning II

Palindrome Partitioning II

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

Return the minimum cuts needed for a palindrome partitioning of s.

For example, given s = "aab",
Return 1 since the palindrome partitioning ["aa","b"] could be produced using 1 cut.

算法思路：

1、看到题目首先想到的是递归，虽然也进行了一些剪枝，但依然TLE，此路不通

class Solution{public:int palindrome(string s,int l,int r){while(r&&l<s.length()&&s[l]==s[r]){l++;r--;}if(l<r)return 0;return r-l-1;}void dfs(string str,int k,int n,int &minC){if(k>str.length()-1){minC=minC>n?n:minC;return;}if(n>=minC)return;for(int i=str.length()-1;i>=k;i--){int c=palindrome(str,k,i);if(c){n++;dfs(str,i+1,n,minC);n--;}}}int minCut(string s){int minC=0x7ffffff;dfs(s,0,0,minC);return minC-1;}};

2、解决这种求最小个数的问题，动态规划是最有效的方式，

设字符串数组长度为len，设dp[i,j]是i到j最小分割数，则有dp[i,len]=min{dp[i,j]+dp[j+1,len]};因为我们不需要求出任意i,j间最小的分割数，也为简单起见，用一维数组就可以了，设dp[j]保存的是从j到len的最小分割数，则对i<=j<len，如果i到j是回文串，有dp[i]=min{dp[i],dp[j+1]};

现在的问题就是判断i到j是否是回文串，如果每次都利用循环判断，难免效率太低，这里同样也涉及到一个动态规划，设flag[i][j]保存的是i到j是否是回文串，则有如果flag[i+1][j-1]为true，并且字符串s[i]==s[j]，则有flag[i][j]=true,否则为false，这里得考虑到i到i为true，如果i与j相邻，且s[i]==s[j]，flag[i][j]也为true。

class Solution{public:int minCut(string s){int len=s.length();vector<int> dp(len+1);for(int i=0;i<=len;i++)dp[i]=len-i;vector<vector<bool>> flag;flag.resize(len+1);for(int i=0;i<=len;i++){flag[i].assign(len+1,false);}for(int i=len-1;i>=0;i--){for(int j=i;j<len;j++){if(s[i]==s[j]&&(j-i<=1||flag[i+1][j-1])){flag[i][j]=true;dp[i]=min(dp[i],dp[j+1]+1);}}}return dp[0]-1;}};

3、上面设的dp保存的i到字符串末的最小分割数，现在反过来，dp[i]保存的是0到i的最小分割数，稍作处理即可，如果j到i是回文串，则有dp[i]=min{dp[i],dp[j-1]+1};，这里因为有j-1，避免数组越界，可以从1到len遍历，相应的dp和flag保存的是第i（1到len）位置，比字符串下标多1

class Solution{public:int minCut(string s){int len=s.length();vector<int> dp(len+1);for(int i=0;i<=len;i++)dp[i]=i;vector<vector<bool>> flag;flag.resize(len+1);for(int i=0;i<=len;i++){flag[i].assign(len+1,false);}for(int i=1;i<=len;i++){for(int j=1;j<=i;j++){if(s[i-1]==s[j-1]&&(i-j<=1||flag[j+1][i-1])){flag[j][i]=true;dp[i]=min(dp[i],dp[j-1]+1);}}}return dp[len]-1;}};