Sous-chaînes palindromiques
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Palindromic Substrings'.
1. Apprendre
Le problème des « sous-chaînes palindromiques » est un défi clé dans la section DP 1D.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen 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 sous-chaînes palindromiques.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour les sous-chaînes 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
Étant donné une chaîne s, renvoie le nombre de sous-chaînes palindromiques qu'elle contient.
Une chaîne est un palindrome lorsqu’elle se lit de la même manière vers l’arrière et vers l’avant. Une sous-chaîne est une séquence contiguë de caractères dans la chaîne.
Écrivez une fonction countSubstrings(s: str) -> int.
- •1 <= len(s) <= 1000
- •s consists of lowercase English letters
Exemples
s = "abc"
3
Three palindromic substrings: "a", "b", "c".
s = "aaa"
6
Six palindromic substrings: "a", "a", "a", "aa", "aa", "aaa".
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 count_substrings_opt(s):
res = 0
for i in range(len(s)):
l = r = i
while l >= 0 and r < len(s) and s[l] == s[r]:
res += 1; l -= 1; r += 1
l, r = i, i + 1
while l >= 0 and r < len(s) and s[l] == s[r]:
res += 1; l -= 1; r += 1
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def count_substrings_brute(s):
res = 0
for i in range(len(s)):
for j in range(i, len(s)):
if s[i:j+1] == s[i:j+1][::-1]: res += 1
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème DP 1D s’appliquent.
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