Partitionnement palindrome
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Palindrome Partitioning'.
1. Apprendre
Le problème du « Partitionnement Palindrome » est un défi clé dans la section Retour en arrière.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le partitionnement palindrome.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème relatif au partitionnement palindrome.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné une chaîne s, la partition est telle que chaque sous-chaîne de la partition est un palindrome. Renvoie tous les partitionnements palindromes possibles de s.
Implémentez une fonction partition(s: str) -> list.
- •1 <= s.length <= 16
- •s contains only lowercase English letters
Exemples
"aab"
[["a","a","b"],["aa","b"]]
"a","a","b" are all palindromes. "aa" is a palindrome and "b" is a palindrome. These are the only two valid partitions.
"a"
[["a"]]
A single character is always a palindrome.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def partition_opt(s: str) -> list[list[str]]:
res = []
part = []
def backtrack(i):
if i >= len(s):
res.append(part[:])
return
for j in range(i, len(s)):
if is_palindrome(s, i, j):
part.append(s[i : j + 1])
backtrack(j + 1)
part.pop()
def is_palindrome(s, l, r):
while l < r:
if s[l] != s[r]: return False
l, r = l + 1, r - 1
return True
backtrack(0)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def partition_brute(s: str) -> list[list[str]]:
res = []
def is_pali(sub): return sub == sub[::-1]
def dfs(i, cur):
if i == len(s):
res.append(cur[:])
return
for j in range(i, len(s)):
if is_pali(s[i:j+1]):
cur.append(s[i:j+1])
dfs(j + 1, cur)
cur.pop()
dfs(0, [])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Backtracking data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de retour en arrière s’appliquent.
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