【算法刷题】—7.31分割回文数,回溯方法实现解题

简介: ✨今日算法一题分割回文串

✨今日算法一题


分割回文串


文章目录


分割回文串


题目描述


思路详解

本题我们所采用的是回溯的方法解题。

这里利用栈的数据结构,进行解题。

首先第一层循环我们遍历数组,调用backtrack方法。


代码与结果

class Solution {
    public List<List<String>> partition(String s) {
        List<List<String>> res = new ArrayList<>();
        backtrack(res, s,  new ArrayList<String>());
        return res;
    }
    private void backtrack(List<List<String>> res, String s, ArrayList<String> tmp) {
        if (s == null || s.length() == 0) res.add(new ArrayList<>(tmp));
        for (int i = 1; i <= s.length(); i++) {
            if (isPalidrome(s.substring(0, i))) {
                // System.out.println(s.substring(0, i));
                tmp.add(s.substring(0, i));
                backtrack(res, s.substring(i, s.length()), tmp);
                tmp.remove(tmp.size() - 1);
            }
        }
    }
    private  boolean isPalidrome(String sb) {
        int left = 0;
        int right = sb.length() - 1;
        while (left < right) {
            if (sb.charAt(left) != sb.charAt(right)) return false;
            left++;
            right--;
        }
        return true;
    }
}


✨总结


本篇文章是本栏的最后一篇了,后期的算法刷题将更换为《牛客》刷题。

算法需要多加练习哦!!!

相关文章
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
机器学习方法之决策树算法
决策树算法是一种常用的机器学习方法,可以应用于分类和回归任务。通过递归地将数据集划分为更小的子集,从而形成一棵树状的结构模型。每个内部节点代表一个特征的判断,每个分支代表这个特征的某个取值或范围,每个叶节点则表示预测结果。
138 1
|
22天前
|
JavaScript 算法 前端开发
JS算法必备之String常用操作方法
这篇文章详细介绍了JavaScript中字符串的基本操作,包括创建字符串、访问特定字符、字符串的拼接、位置查找、大小写转换、模式匹配、以及字符串的迭代和格式化等方法。
JS算法必备之String常用操作方法
|
22天前
|
JavaScript 算法 前端开发
JS算法必备之Array常用操作方法
这篇文章详细介绍了JavaScript中数组的创建、检测、转换、排序、操作方法以及迭代方法等,提供了数组操作的全面指南。
JS算法必备之Array常用操作方法
|
1月前
|
搜索推荐 算法 Java
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
该博客文章通过UML类图和Java源码示例,展示了如何使用适配器模式将QuickSort类和BinarySearch类的排序和查找功能适配到DataOperation接口中,实现算法的解耦和复用。
17 1
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
|
22天前
|
算法 定位技术 vr&ar
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
100 0
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
算法金 | 深度学习图像增强方法总结
**图像增强技术概括** 图像增强聚焦于提升视觉效果和细节,广泛应用于医学、遥感等领域。空间域增强包括直方图均衡化(增强对比度)、对比度拉伸、灰度变换、平滑滤波(均值、中值)和锐化滤波(拉普拉斯、高通)。频率域增强利用傅里叶变换、小波变换,通过高频和低频滤波增强图像特征。现代方法涉及超分辨率重建、深度学习去噪(如CNN、Autoencoder)、图像修复(如GAN)和GANs驱动的多种图像处理任务。
69 14
算法金 | 深度学习图像增强方法总结
|
1月前
|
算法
【算法】递归、搜索与回溯——汉诺塔
【算法】递归、搜索与回溯——汉诺塔
|
1月前
|
算法
【算法】递归、搜索与回溯——简介
【算法】递归、搜索与回溯——简介
|
1月前
【刷题记录】最大公因数,最小公倍数(辗转相除法、欧几里得算法)
【刷题记录】最大公因数,最小公倍数(辗转相除法、欧几里得算法)
|
1月前
|
算法 Python
【Leetcode刷题Python】改进的算法,高效求一个数的因子
一个高效的Python函数用于找出一个整数的所有因子,通过仅遍历到该数平方根的范围来优化性能。
30 0