题目一
力扣:131
思路
1、要先弄懂本题目是啥意思，要对s进行分割，分割出来的各个部分必须要是回文的，要求出所有可能的组合，这个一听，求出所有可能的情况，这个时候就要想到，可能是回溯算法，也有可能是DP，再看，是字符串分割问题，这种问题一般就是定位到回溯法暴力枚举所有可能的结果，用一些条件进行剪枝来优化。
2、到了这里我们来分析一下什么时候用回溯：
组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合
排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式
切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式
子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
棋盘问题：N皇后，解数独等等
3、回溯问题通用的一个模板：
void backtracking(参数) {
if (终止条件) {
存放结果;
return;
}
for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
处理节点;
backtracking(路径，选择列表); // 递归
回溯，撤销处理结果
}
}
4、综上，本体可以确定了，用回溯算法，回溯算法，最简单，最有效，最清晰的分析方法就是，画一棵树来分析：
所以当分析到了某个点i的时候，就要枚举从他开始的后面所有点，因为每一处都可能是分割点，如果能分割就递归走下去，分割条件就是是回文串，这也同样起到了剪枝的效果。
5、因为每一次都要回文串判断，所以我们想能不能在最短时间内判断是不是回文串，可以，用unordered_set，那前提得把所有可能的回文串存进去，所以我们要预处理，存进去所有回文串，用DP，这个就略过了，介绍过很多遍了。
代码
注意：
1、这里用的是全局量维护某一个答案，所以在回溯回来之后，说明刚才哪个分支已经完事了，所以要pop_back出去
class Solution {
public:
vector<vector<string>> ans;//答案
vector<string> tmp;//临时
bool dp[100][100] = {
};//DP
unordered_set<string> item;//hash，快速判断回文串
int n = 0;
string s;
void getArrange(int i) {
//回溯法
if (i == n) {
//走到尽头，说明此分割有效
ans.push_back(tmp);
return;
}
for (int j = i; j < n; j++) {
//枚举身后的，要从i开始，包括自己本身
if (item.count(s.substr(i, j - i + 1))) {
tmp.push_back(s.substr(i, j - i + 1));//加入临时答案
getArrange(j + 1);//说明此次i-j合法，从j处分割，之后的进入递归
tmp.pop_back();//分支完事，弹出，恢复现场
}
}
}
vector<vector<string>> partition(string s) {
n = s.size();
this->s = s;
for (int i = 0; i < n; i++) {
//DP预处理，初始化
dp[i][i] = true;
item.insert(s.substr(i, 1));
}
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
//初始化
if (s[i] == s[i + 1]) {
dp[i][i + 1] = true;
item.insert(s.substr(i, 2));
}
}
for (int l = 2; l < n; l++) {
for (int i = 0, j; i + l < n; i++) {
j = i + l;
if (s[i] == s[j] && dp[i + 1][j - 1]) {
dp[i][j] = true;
item.insert(s.substr(i, l + 1));
}
}
}
getArrange(0);
return ans;
}
};
（所有代码均已在力扣上运行无误）
经测试，该代码运行情况是(经过多次测试所得最短时间)：
