Java 算法 - 分割回文串(动态规划)

题意:

给定一个字符串s,将s分割成一些子串,使每个子串都是回文。

返回s符合要求的的最少分割次数。

样例:

比如,给出字符串s = "aab",

返回 1, 因为进行一次分割可以将字符串s分割成["aa","b"]这样两个回文子串

1.n^3的解法(超时)

(1).解题思路

  这道题最简单的解法,就是从头遍历,依次计算出每个字符的最小切割次数,动态规划的方程:dp[i] = Math.min(dp[j] + 1, dp[i])。不过这里需要注意的是,由于dp数组默认值是0,min求最小值的结果可能会受到这个默认值得影响,所以需要一定的过滤。

(2).代码

    public int minCut(String s) {
        int dp[] = new int[s.length() + 1];
        Arrays.fill(dp, 0);
        dp[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= s.length(); i++) {
            for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
                //dp[j] != 0,表示的意思就是:0~j是回文字符串
                if ((dp[j] != 0 || j == 0) && check(s.substring(j, i))) {
                    //如果dp[i] 为0,表示dp[i]未被赋值
                    //这里是为了避免dp[i]为0的影响
                    if (dp[i] == 0) {
                        dp[i] = dp[j] + 1;
                    }
                    dp[i] = Math.min(dp[j] + 1, dp[i]);
                }
            }
        }
        System.out.println(Arrays.toString(dp));
        return dp[s.length()] - 1;
    }

    /**
     * 判断字符串是否为回文字符串
     * @param string 判断的字符串
     * @return
     */
    public boolean check(String string) {
        int length = string.length() / 2;
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            if (string.charAt(i) != string.charAt(string.length() - 1 - i)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

2.n^2的解法

   n3 的解法有一个优势--空间复杂度只有O(n)。而n3的解法的空间复杂度是O(n2)。

(1).解题思路

  第一步,创建一个二维数组,假设为b,其中b[i][j],表示的是如果i~j范围的字符串是回文字符串的话,b[i][j]为true,反之为false。这里就是这道题比较难的部分
  这里用图片来辅助解释一下

Java 算法 - 分割回文串(动态规划)_第1张图片

  例如上面的图片,其中i在[1,s.length()]区间里面,至于为什么在这个区间里面,待会代码中解释;j再[0, s.length() - i + 1)区间里面;k是由i,j计算出来的。
  从图中我们可以得出的是,i表示[i,k]的字符串的中心,i,表示子串的两端,我们可以得出:如果s.charAr(j) == s.charAt(k)和b[j +1][k - 1]为true的话,b[i][k]肯定为true。
   第二步,再创建一个以维数组,假设为dp,其中dp[i],表示切割0~i范围的字符串的最小次数。动态规划方程:dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j] + 1);

(2).代码

    public int minCut(String s) {
        boolean[][] b = new boolean[s.length()][s.length()];
        for (int i = 1; i <= s.length(); i++) {
            //j表示以i为中心的子字符串左侧
            //s.length() - i + 1,计算的是i的右侧还有几个字符
            //所以j在[0, s.length() - i + 1)
            //这里便能解释为什么i必须从1开始,如果从0开始的话,0是没有左侧的
            for (int j = 0; j < s.length() - i + 1; j++) {
                //以i为中心,与j对应的右侧位置k
                int k = j + i - 1;
                if (i == 1) {
                    b[j][k] = true;
                } else {
                    if (s.charAt(j) == s.charAt(k) && (j == k - 1 || b[j + 1][k - 1]))
                        b[j][k] = true;
                }
            }
        }
        int[] dp = new int[s.length()];
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            if (b[0][i]) {
                dp[i] = 0;
            }
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (b[j + 1][i])
                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j] + 1);
            }
        }
        return dp[s.length() - 1];
    }

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