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[leetcode]Palindrome Partitioning II - java 动态规划

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最优解问题,直观想到动态规划来解,那么首先是找到状态方程

假设f[i]代表0-i的数组长度内的最小切分,那么有以下转移条件

1. 0-i 整体为回文,那么f[i]=0

2. 0-i 不是回文, 那么必然存在0<j<=i 是的j-i 是回文, 那么对这个集合求最小值f[i]=min{f[j-1]+1},0<j<=i

 

注意红色部分初始化代码的技巧,普通的双层循环为导致超时

第一层循环定义了i和j的间距,后一次循环可以使用前一层循环的结果, 时间复杂度小于O(N*N),更重要的减小回文判断的复杂度以及次数

 

public class Solution {
    public int minCut(String s) {
         boolean[][] p = new boolean[s.length()][s.length()];
        char[] c = s.toCharArray();
       for (int i = 0; i < c.length; i++) {
            p[i][i] = true;
        }
        for (int k = 1; k < c.length; k++) {
            for (int i = 0; i + k < c.length; i++) {
                int j = i + k;
                p[i][j] = c[i] == c[j] && (i + 1 < j - 1 && p[i + 1][j - 1] || i + 1 >= j - 1);
            }
        }
        int[] f = new int[s.length()];
        for(int i=1; i<f.length; i++){
            f[i] = i;
        }
        for(int i=1; i<s.length(); i++){
            if(p[0][i]){
                f[i]=0;
                continue;
            }
            for(int j=0; j<=i; j++){
                if(p[j][i] && (f[j-1]+1)<f[i]){
                    f[i]=f[j-1]+1;
                }
            }
        }
        return f[s.length()-1];    
    }
    
  
}

 

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