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# 132. 分割回文串 II [力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/palindrome-partitioning-ii/) 给你一个字符串 s,请你将 s 分割成一些子串,使每个子串都是回文。 返回符合要求的 最少分割次数 。 示例 1: 输入:s = "aab" 输出:1 解释:只需一次分割就可将 s 分割成 ["aa","b"] 这样两个回文子串。 示例 2: 输入:s = "a" 输出:0 示例 3: 输入:s = "ab" 输出:1 提示: * 1 <= s.length <= 2000 * s 仅由小写英文字母组成 # 思路 我们在讲解回溯法系列的时候,讲过了这道题目[回溯算法:131.分割回文串](https://programmercarl.com/0131.分割回文串.html)。 本题呢其实也可以使用回溯法,只不过会超时!(通过记忆化回溯,也可以过,感兴趣的同学可以自行研究一下) 我们来讲一讲如何使用动态规划,来解决这道题目。 关于回文子串,两道题目题目大家是一定要掌握的。 * [动态规划:647. 回文子串](https://programmercarl.com/0647.回文子串.html) * 5.最长回文子串 和 647.回文子串基本一样的 这两道题目是回文子串的基础题目,本题也要用到相关的知识点。 动规五部曲分析如下: 1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义 dp[i]:范围是[0, i]的回文子串,最少分割次数是dp[i]。 2. 确定递推公式 来看一下由什么可以推出dp[i]。 如果要对长度为[0, i]的子串进行分割,分割点为j。 那么如果分割后,区间[j + 1, i]是回文子串,那么dp[i] 就等于 dp[j] + 1。 这里可能有同学就不明白了,为什么只看[j + 1, i]区间,不看[0, j]区间是不是回文子串呢? 那么在回顾一下dp[i]的定义: 范围是[0, i]的回文子串,最少分割次数是dp[i]。 [0, j]区间的最小切割数量,我们已经知道了就是dp[j]。 此时就找到了递推关系,当切割点j在[0, i] 之间时候,dp[i] = dp[j] + 1; 本题是要找到最少分割次数,所以遍历j的时候要取最小的dp[i]。 **所以最后递推公式为:dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1);** 注意这里不是要 dp[j] + 1 和 dp[i]去比较,而是要在遍历j的过程中取最小的dp[i]! 可以有dp[j] + 1推出,当[j + 1, i] 为回文子串 3. dp数组如何初始化 首先来看一下dp[0]应该是多少。 dp[i]: 范围是[0, i]的回文子串,最少分割次数是dp[i]。 那么dp[0]一定是0,长度为1的字符串最小分割次数就是0。这个是比较直观的。 在看一下非零下标的dp[i]应该初始化为多少? 在递推公式dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1) 中我们可以看出每次要取最小的dp[i]。 那么非零下标的dp[i]就应该初始化为一个最大数,这样递推公式在计算结果的时候才不会被初始值覆盖! 如果非零下标的dp[i]初始化为0,在那么在递推公式中,所有数值将都是零。 非零下标的dp[i]初始化为一个最大数。 代码如下: ```CPP vector dp(s.size(), INT_MAX); dp[0] = 0; ``` 其实也可以这样初始化,更具dp[i]的定义,dp[i]的最大值其实就是i,也就是把每个字符分割出来。 所以初始化代码也可以为: ```CPP vector dp(s.size()); for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i] = i; ``` 4. 确定遍历顺序 根据递推公式:dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1); j是在[0,i]之间,所以遍历i的for循环一定在外层,这里遍历j的for循环在内层才能通过 计算过的dp[j]数值推导出dp[i]。 代码如下: ```CPP for (int i = 1; i < s.size(); i++) { if (isPalindromic[0][i]) { // 判断是不是回文子串 dp[i] = 0; continue; } for (int j = 0; j < i; j++) { if (isPalindromic[j + 1][i]) { dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1); } } } ``` 大家会发现代码里有一个isPalindromic函数,这是一个二维数组isPalindromic[i][j],记录[i, j]是不是回文子串。 那么这个isPalindromic[i][j]是怎么的代码的呢? 就是其实这两道题目的代码: * [647. 回文子串](https://programmercarl.com/0647.回文子串.html) * 5.最长回文子串 所以先用一个二维数组来保存整个字符串的回文情况。 代码如下: ```CPP vector> isPalindromic(s.size(), vector(s.size(), false)); for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) { for (int j = i; j < s.size(); j++) { if (s[i] == s[j] && (j - i <= 1 || isPalindromic[i + 1][j - 1])) { isPalindromic[i][j] = true; } } } ``` 5. 举例推导dp数组 以输入:"aabc" 为例: ![132.分割回文串II](https://img-blog.csdnimg.cn/20210124182218844.jpg) 以上分析完毕,代码如下: ```CPP class Solution { public: int minCut(string s) { vector> isPalindromic(s.size(), vector(s.size(), false)); for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) { for (int j = i; j < s.size(); j++) { if (s[i] == s[j] && (j - i <= 1 || isPalindromic[i + 1][j - 1])) { isPalindromic[i][j] = true; } } } // 初始化 vector dp(s.size(), 0); for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i] = i; for (int i = 1; i < s.size(); i++) { if (isPalindromic[0][i]) { dp[i] = 0; continue; } for (int j = 0; j < i; j++) { if (isPalindromic[j + 1][i]) { dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1); } } } return dp[s.size() - 1]; } }; ``` # 其他语言版本 ## Java ```java class Solution { public int minCut(String s) { if(null == s || "".equals(s)){ return 0; } int len = s.length(); // 1. // 记录子串[i..j]是否是回文串 boolean[][] isPalindromic = new boolean[len][len]; // 从下到上,从左到右 for(int i = len - 1; i >= 0; i--){ for(int j = i; j < len; j++){ if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){ if(j - i <= 1){ isPalindromic[i][j] = true; } else{ isPalindromic[i][j] = isPalindromic[i + 1][j - 1]; } } else{ isPalindromic[i][j] = false; } } } // 2. // dp[i] 表示[0..i]的最小分割次数 int[] dp = new int[len]; for(int i = 0; i < len; i++){ //初始考虑最坏的情况。 1个字符分割0次, len个字符分割 len - 1次 dp[i] = i; } for(int i = 1; i < len; i++){ if(isPalindromic[0][i]){ // s[0..i]是回文了,那 dp[i] = 0, 一次也不用分割 dp[i] = 0; continue; } for(int j = 0; j < i; j++){ // 按文中的思路,不清楚就拿 "ababa" 为例,先写出 isPalindromic 数组,再进行求解 if(isPalindromic[j + 1][i]){ dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j] + 1); } } } return dp[len - 1]; } } ``` ## Python ```python class Solution: def minCut(self, s: str) -> int: isPalindromic=[[False]*len(s) for _ in range(len(s))] for i in range(len(s)-1,-1,-1): for j in range(i,len(s)): if s[i]!=s[j]: isPalindromic[i][j] = False elif j-i<=1 or isPalindromic[i+1][j-1]: isPalindromic[i][j] = True # print(isPalindromic) dp=[sys.maxsize]*len(s) dp[0]=0 for i in range(1,len(s)): if isPalindromic[0][i]: dp[i]=0 continue for j in range(0,i): if isPalindromic[j+1][i]==True: dp[i]=min(dp[i], dp[j]+1) return dp[-1] ``` ## Go ```go ``` ## JavaScript ```js var minCut = function(s) { const len = s.length; // 二维数组isPalindromic来保存整个字符串的回文情况 const isPalindromic = new Array(len).fill(false).map(() => new Array(len).fill(false)); for(let i = len - 1; i >= 0; i--){ for(let j = i; j < len; j++){ if(s[i] === s[j] && (j - i <= 1 || isPalindromic[i + 1][j - 1])){ isPalindromic[i][j] = true; } } } // dp[i]:范围是[0, i]的回文子串,最少分割次数是dp[i] const dp = new Array(len).fill(0); for(let i = 0; i < len; i++) dp[i] = i; // 初始化 dp[i]的最大值其实就是i,也就是把每个字符分割出来 for(let i = 1; i < len; i++){ if(isPalindromic[0][i]){ // 判断是不是回文子串 dp[i] = 0; continue; } /* 如果要对长度为[0, i]的子串进行分割,分割点为j。 那么如果分割后,区间[j + 1, i]是回文子串,那么dp[i] 就等于 dp[j] + 1。 这里可能有同学就不明白了,为什么只看[j + 1, i]区间,不看[0, j]区间是不是回文子串呢? 那么在回顾一下dp[i]的定义: 范围是[0, i]的回文子串,最少分割次数是dp[i]。 [0, j]区间的最小切割数量,我们已经知道了就是dp[j]。 此时就找到了递推关系,当切割点j在[0, i] 之间时候,dp[i] = dp[j] + 1; 本题是要找到最少分割次数,所以遍历j的时候要取最小的dp[i]。dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j] + 1); */ for(let j = 0; j < i; j++){ if(isPalindromic[j + 1][i]){ dp[i] = Math.min(dp[i], dp[j] + 1); } } } return dp[len - 1]; }; ```