Palindrome Partitioning
Detailed guide and Python implementation for the 'Palindrome Partitioning' problem.
1. 学ぶ
The 'Palindrome Partitioning' problem is a key challenge in the Backtracking section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Palindrome Partitioning.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Palindrome Partitioning carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome. Return all possible palindrome partitioning of s.
Implement a function partition(s: str) -> list.
- •1 <= s.length <= 16
- •s contains only lowercase English letters
例
"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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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 resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Backtracking problem properties apply.
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