📅  最后修改于: 2023-12-03 15:10:36.118000             🧑  作者: Mango
最小割问题是图论中的一个经典问题,其主要思想是在一个图中找到一个最小割,使得将这个图从中间割开后,得到的两个部分所包含的边权之和最小。而回文字符串是指正序和倒序完全一致的字符串。在本问题中,我们需要找到一个最小的割点,将一个给定的回文字符串转换为不同的回文字符串。
首先,我们需要理解最小割问题的思想和原理。我们可以通过构建一个网络流图来解决最小割问题。假设我们想在一个图中找到一个最小割,我们可以将这个图抽象成一个带权有向图,其中每个节点表示图中的一个点,每一个有向边表示图中的一条边,边权表示这条边的容量。我们可以将源点和汇点分别设置为图中的两个特殊节点,与源点相连的边容量全部设置为无限,与汇点相连的边容量也全部设置为无限。然后,我们需要通过一种算法来求出图中的最小割,这个算法就是通常所说的Ford-Fulkerson算法。有了这个算法的基础,我们就可以开始解决本问题。
具体来说,我们将一个回文字符串看作一段文本流,首先将这段文本流转化成一个类似上述网络流图的数据结构,然后将源点和汇点分别设置为这段文本流的起始和终止位置。为了使得找到的最小割代表的两个子串都是回文字符串,我们需要对这个图进行额外的处理。具体来说,我们可以将每一个节点拆分成两个节点,一个代表节点的进入方向,一个代表节点的出去方向。这样,我们就可以在节点间添加“回文边”,使得能够通过这些“回文边”来保证所找到的最小割代表的两个子串都是回文字符串。
最终,我们所求得的最小割就是将一个回文字符串转换为不同回文字符串所需要的最小代价。
# 将回文字符串转换为不同回文字符串的最小代价
def palindrome_min_cut(s: str) -> int:
n = len(s)
# 构造网络流图
graph = [[0] * (n * 2 + 2) for _ in range(n * 2 + 2)]
for i in range(n):
graph[0][i * 2 + 1] = 1
graph[i * 2 + 2][n * 2 + 1] = 1
graph[i * 2 + 1][i * 2 + 2] = float('inf')
if i < n - 1:
graph[i * 2 + 2][(i + 1) * 2 + 1] = float('inf')
graph[(i + 1) * 2][i * 2 + 3] = float('inf')
# Ford-Fulkerson算法求解最小割
def dfs(node, target, flow):
if node == target:
return flow
for i in range(len(graph[node])):
residual = graph[node][i] - flow_map[node][i]
if residual > 0 and not visited[i]:
visited[i] = True
delta = dfs(i, target, min(flow, residual))
if delta > 0:
flow_map[node][i] += delta
flow_map[i][node] -= delta
return delta
return 0
s2 = s[::-1]
flow_map = [[0] * (n * 2 + 2) for _ in range(n * 2 + 2)]
ans = 0
for i in range(n):
for j in range(n):
if s[i] == s2[j]:
graph[i * 2 + 1][(j + 1) * 2] = float('inf')
while True:
visited = [False] * (n * 2 + 2)
visited[0] = True
delta = dfs(0, n * 2 + 1, float('inf'))
if delta == 0:
break
ans += delta
return ans
以上是一个简单的Python实现,具体实现流程和算法可以参见代码中的注释。