用Java写一个算法:小美拿到了一个长度为n的字符串,她希望将字符串从左到右平铺成一个矩阵(先平铺第一行,然后是第二行,以此类推,矩阵有x行y列,必须保证x *y = n,即每y个字符换行,共x行)。
可以使用动态规划来解决这个问题。首先,我们定义一个二维数组dp,dp[i][j]表示以第i个字符结尾的子串在形成矩阵时,最小的权值。
我们可以通过遍历字符串的每个字符来计算dp数组的值。对于第i个字符,我们需要考虑它与前面字符的连通性。如果第i个字符与前面字符相同,那么它可以与前面字符连通,此时dp[i][j]的值可以继承dp[i-1][j]的值。如果第i个字符与前面字符不同,那么它不能与前面字符连通,此时dp[i][j]的值需要在dp[i-1][j]的基础上加1。
具体的算法如下:
1. 读取输入的字符串长度n和字符串s。
2. 初始化一个二维数组dp,大小为n行n列,初始值都为无穷大。
3. 遍历字符串s的每个字符,记当前字符为s[i]。
4. 对于每个字符s[i],遍历前面的字符s[j],其中j从0到i-1。
- 如果s[i]与s[j]相同,那么dp[i][j] = dp[i-1][j]。
- 如果s[i]与s[j]不同,那么dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1。
5. 对于每个字符s[i],遍历前面的字符s[j],其中j从0到i-1。
- 如果s[i]与s[j]相同,那么dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][j-1])。
- 如果s[i]与s[j]不同,那么dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][j-1] + 1)。
6. 输出dp[n-1][n-1]作为最小权值。
下面是Java代码实现:
```java
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int n = scanner.nextInt();
String s = scanner.next();
int[][] dp = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
dp[i][i] = 1;
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) {
dp[i][j] = dp[i-1][j];
} else {
dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1;
}
if (j > 0) {
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
System.out.println(dp[n-1][n-1]);
}
}
```
这个算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为字符串的长度。
我们可以通过遍历字符串的每个字符来计算dp数组的值。对于第i个字符,我们需要考虑它与前面字符的连通性。如果第i个字符与前面字符相同,那么它可以与前面字符连通,此时dp[i][j]的值可以继承dp[i-1][j]的值。如果第i个字符与前面字符不同,那么它不能与前面字符连通,此时dp[i][j]的值需要在dp[i-1][j]的基础上加1。
具体的算法如下:
1. 读取输入的字符串长度n和字符串s。
2. 初始化一个二维数组dp,大小为n行n列,初始值都为无穷大。
3. 遍历字符串s的每个字符,记当前字符为s[i]。
4. 对于每个字符s[i],遍历前面的字符s[j],其中j从0到i-1。
- 如果s[i]与s[j]相同,那么dp[i][j] = dp[i-1][j]。
- 如果s[i]与s[j]不同,那么dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1。
5. 对于每个字符s[i],遍历前面的字符s[j],其中j从0到i-1。
- 如果s[i]与s[j]相同,那么dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][j-1])。
- 如果s[i]与s[j]不同,那么dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][j-1] + 1)。
6. 输出dp[n-1][n-1]作为最小权值。
下面是Java代码实现:
```java
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int n = scanner.nextInt();
String s = scanner.next();
int[][] dp = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
dp[i][i] = 1;
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) {
dp[i][j] = dp[i-1][j];
} else {
dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1;
}
if (j > 0) {
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
System.out.println(dp[n-1][n-1]);
}
}
```
这个算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为字符串的长度。