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链接：https://leetcode-cn.com/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
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。
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
- 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：
- 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]。
- 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
- 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：
vector<int> 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：
vector<int> dp(s.size());
for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i] = i;- 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：
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
- 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：
vector<vector<bool>> isPalindromic(s.size(), vector<bool>(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;
}
}
}- 举例推导dp数组
以输入："aabc" 为例：
以上分析完毕，代码如下：
class Solution {
public:
int minCut(string s) {
vector<vector<bool>> isPalindromic(s.size(), vector<bool>(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<int> 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];
}
};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]