Partitions palindromiques
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème des « Partitions palindromiques ».
1. Apprendre
Le problème des « partitions palindromiques » est un défi clé dans la section Récursion.
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 les partitions palindromiques.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour les partitions palindromiques.
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
Écrivez une fonction palindromic_partitions(s) qui renvoie toutes les manières possibles de partitionner la chaîne s de telle sorte que chaque sous-chaîne de la partition soit un palindrome. Renvoie une liste triée de partitions, où chaque partition est une liste de chaînes. Trier en comparant les partitions lexicographiquement.
- •1 <= len(s) <= 16
- •s contains only lowercase English letters
Exemples
s = 'aab'
[['a', 'a', 'b'], ['aa', 'b']]
'a','a','b' are all palindromes. 'aa' is a palindrome and 'b' is a palindrome. 'aab' itself is not a palindrome.
s = 'a'
[['a']]
A single character is always a palindrome.
s = 'aba'
[['a', 'b', 'a'], ['aba']]
Both ['a','b','a'] and ['aba'] consist of only palindromic substrings.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
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(s):
n = len(s)
dp = [[False] * n for _ in range(n)]
for i in range(n):
for j in range(i + 1):
if s[i] == s[j] and (i - j <= 2 or dp[j + 1][i - 1]):
dp[j][i] = True
res = []
def backtrack(start, path):
if start == n: res.append(list(path)); return
for end in range(start, n):
if dp[start][end]:
path.append(s[start:end+1]); backtrack(end + 1, path); path.pop()
backtrack(0, [])
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def partition(s):
res = []
def dfs(s, path):
if not s: res.append(path); return
for i in range(1, len(s) + 1):
if s[:i] == s[:i][::-1]: dfs(s[i:], path + [s[:i]])
dfs(s, [])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Recursion data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de récursion s’appliquent.
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