回文字符串分解的代码效率 + 时间成本说明

Question

问题 1：

对于生成给定字符串的所有回文分解的问题，作者提供了以下解决方案：

def palindromic_decompositions(input):
  def directed_palindrome_partitioning(offset, partial_partition):
    if offset == len(input):
      result.append(list(partial_partition))
      return 

    for i in range(offset + 1, len(input) + 1):
      prefix = input[offset:i]
      if prefix == prefix[::-1]:
        directed_palindrome_partitioning(i, partial_partition + [prefix])

  result = []
  directed_palindrome_partitioning(0, [])
  return result

在第 4 行，您将看到 partial_partition 包装在 list() 函数中，它实际上只是复制了 partial partition 并将其附加到结果中。

但是，由于我们从不改变 partial_partition，我认为这是对 partial_partition 的浪费性重复。每个函数调用只是将 partial_partition 重新分配给参数。我的理解是否正确？

我在以下输入案例中运行了这段代码，以及没有list() 的代码副本：(palindromic_decompositions('0204451881')，得到了相同的输出。

问题 2： 该问题提供的时间成本是 n x (2^n)，但没有提供解释。我知道 n 部分是因为 list(partial_partition) -> 有人可以解释 (2^n) 的来源吗？

Answer 1

对于 Q1：list() 是多余的，因为 partial_partition + [prefix] 也会制作副本。否则，没有它result 将被指向同一个底层对象的指针填充。