原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/palindrome-partitioning
英文原文
Given a string s
, partition s
such that every substring of the partition is a palindrome. Return all possible palindrome partitioning of s
.
A palindrome string is a string that reads the same backward as forward.
Example 1:
Input: s = "aab" Output: [["a","a","b"],["aa","b"]]
Example 2:
Input: s = "a" Output: [["a"]]
Constraints:
1 <= s.length <= 16
s
contains only lowercase English letters.
中文题目
给你一个字符串 s
,请你将 s
分割成一些子串,使每个子串都是 回文串 。返回 s
所有可能的分割方案。
回文串 是正着读和反着读都一样的字符串。
示例 1:
输入:s = "aab" 输出:[["a","a","b"],["aa","b"]]
示例 2:
输入:s = "a" 输出:[["a"]]
提示:
1 <= s.length <= 16
s
仅由小写英文字母组成
通过代码
高赞题解
思路分析:找到所有可能的解,提示我们可以使用「回溯算法」(采用深度优先遍历的方式遍历一棵隐式树结构)。
对回溯算法还不太熟悉的朋友,可以参考:回溯算法入门级详解 + 练习(持续更新)。
方法一:回溯算法
回溯算法思考的步骤:
- 画出树型结构,本题的递归树模型是一棵多叉树;
友情提示:强烈建议大家根据一个具体例子画出树形图。
{:width=500}
- 编码。
- 每一个结点表示剩余没有扫描到的字符串,产生分支是截取了剩余字符串的前缀;
- 产生前缀字符串的时候,判断前缀字符串是否是回文。
- 如果前缀字符串是回文,则可以产生分支和结点;
- 如果前缀字符串不是回文,则不产生分支和结点,这一步是剪枝操作。
- 在叶子结点是空字符串的时候结算,此时 从根结点到叶子结点的路径,就是结果集里的一个结果,使用深度优先遍历,记录下所有可能的结果。
- 使用一个路径变量
path
搜索,path
全局使用一个(注意结算的时候,要生成一个拷贝),因此在递归执行方法结束以后需要回溯,即将递归之前添加进来的元素拿出去; path
的操作只在列表的末端,因此合适的数据结构是栈。
参考代码 1:
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.List;
public class Solution {
public List<List<String>> partition(String s) {
int len = s.length();
List<List<String>> res = new ArrayList<>();
if (len == 0) {
return res;
}
// Stack 这个类 Java 的文档里推荐写成 Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<Integer>();
// 注意:只使用 stack 相关的接口
Deque<String> stack = new ArrayDeque<>();
char[] charArray = s.toCharArray();
dfs(charArray, 0, len, stack, res);
return res;
}
/**
* @param charArray
* @param index 起始字符的索引
* @param len 字符串 s 的长度,可以设置为全局变量
* @param path 记录从根结点到叶子结点的路径
* @param res 记录所有的结果
*/
private void dfs(char[] charArray, int index, int len, Deque<String> path, List<List<String>> res) {
if (index == len) {
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for (int i = index; i < len; i++) {
// 因为截取字符串是消耗性能的,因此,采用传子串下标的方式判断一个子串是否是回文子串
if (!checkPalindrome(charArray, index, i)) {
continue;
}
path.addLast(new String(charArray, index, i + 1 - index));
dfs(charArray, i + 1, len, path, res);
path.removeLast();
}
}
/**
* 这一步的时间复杂度是 O(N),优化的解法是,先采用动态规划,把回文子串的结果记录在一个表格里
*
* @param charArray
* @param left 子串的左边界,可以取到
* @param right 子串的右边界,可以取到
* @return
*/
private boolean checkPalindrome(char[] charArray, int left, int right) {
while (left < right) {
if (charArray[left] != charArray[right]) {
return false;
}
left++;
right--;
}
return true;
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度:$O(N \cdot 2^N)$;这里 $N$ 为输入字符串的长度,每一个位置可拆分,也可不拆分,尝试是否可以拆分的时间复杂度为 $O(2^N)$,判断每一个子串是否是回文子串,时间复杂度为 $O(N)$;
- 空间复杂度:
- 如果不计算保存结果的空间,空间复杂度为$O(N)$,递归调用栈的高度为 $N$;
- 如果计算保存答案需要空间 $2^N \times N$,这里 $2^N$ 为保守估计,实际情况不会这么多。空间复杂度为 $O(2^N \times N)$。
验证回文串的时候,每一次都得使用「双指针」的方式验证子串是否是回文子串。利用「力扣」第 5 题:最长回文子串 的思路,可以先用动态规划把结果算出来,这样就可以以 $O(1)$ 的时间复杂度直接得到一个子串是否是回文。
方法二:回溯的优化(使用动态规划得到所有子串是否是回文)
参考代码 2:
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.List;
public class Solution {
public List<List<String>> partition(String s) {
int len = s.length();
List<List<String>> res = new ArrayList<>();
if (len == 0) {
return res;
}
char[] charArray = s.toCharArray();
// 预处理
// 状态:dp[i][j] 表示 s[i][j] 是否是回文
boolean[][] dp = new boolean[len][len];
// 状态转移方程:在 s[i] == s[j] 的时候,dp[i][j] 参考 dp[i + 1][j - 1]
for (int right = 0; right < len; right++) {
// 注意:left <= right 取等号表示 1 个字符的时候也需要判断
for (int left = 0; left <= right; left++) {
if (charArray[left] == charArray[right] && (right - left <= 2 || dp[left + 1][right - 1])) {
dp[left][right] = true;
}
}
}
Deque<String> stack = new ArrayDeque<>();
dfs(s, 0, len, dp, stack, res);
return res;
}
private void dfs(String s, int index, int len, boolean[][] dp, Deque<String> path, List<List<String>> res) {
if (index == len) {
res.add(new ArrayList<>(path));
return;
}
for (int i = index; i < len; i++) {
if (dp[index][i]) {
path.addLast(s.substring(index, i + 1));
dfs(s, i + 1, len, dp, path, res);
path.removeLast();
}
}
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度:$O(2^N)$;这里 $N$ 为输入字符串的长度,每一个位置可拆分,也可不拆分,尝试是否可以拆分的时间复杂度为 $O(2^N)$,动态规划得到所有子串是否为回文子串的时间复杂度为 $O(N^2)$,所以总的时间复杂度为 $O(N^2 + 2^N) = O(2^N)$;
- 空间复杂度:
- 如果不计算保存结果的空间,动态规划表格的大小为 $N^2$,递归调用栈的高度为 $N$,空间复杂度为 $O(N^2 + N) = O(N)$。
- 如果计算保存答案需要空间 $2^N \times N$,这里 $2^N$ 为保守估计,实际情况不会这么多。空间复杂度为 $O(2^N \times N + N^2 + N) = O(2^N \times N)$。
补充:
事实上,还可以使用中心扩散的方法得到所有子串是否是回文,可以参考 评论。
统计信息
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144661 | 200044 | 72.3% |
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