代码1：回溯＋动态规划

1. f[i][j] 表示下标 i 到 下标 j 的字符串是否是回文串

2. dfs 函数递归实现分割字符串
3. 因为步骤一的动态规划预处理使得在 dfs 中哦 O（1）的得出是否为回文串的答案

func partition(s string) (ans [][]string) {
    n := len(s)
    f := make([][]bool, n)
    for i := range f {
        f[i] = make([]bool, n)
        for j := range f[i] {
            f[i][j] = true
        }
    }
    for i := n - 1; i >= 0; i-- {
        for j := i + 1; j < n; j++ {
            f[i][j] = s[i] == s[j] && f[i+1][j-1]
        }
    }

    splits := []string{}
    var dfs func(int)
    dfs = func(i int) {
        if i == n {
            ans = append(ans, append([]string(nil), splits...))
            return
        }
        for j := i; j < n; j++ {
            if f[i][j] {
                splits = append(splits, s[i:j+1])
                dfs(j + 1)
                splits = splits[:len(splits)-1]
            }
        }
    }
    dfs(0)
    return
}

代码2 ：回溯＋记忆化搜索

代码 1 中的动态规划预处理计算出了任意的 s[i:j] 是否为回文串，我们也可以将这一步改为记忆化搜索。

其实也就是一边递归，一边完善记忆 dp 数组

func partition(s string) (ans [][]string) {
    n := len(s)
    f := make([][]int8, n)
    for i := range f {
        f[i] = make([]int8, n)
    }

    // 0 表示尚未搜索，1 表示是回文串，-1 表示不是回文串
    var isPalindrome func(i, j int) int8
    isPalindrome = func(i, j int) int8 {
        if i >= j {
            return 1
        }
        if f[i][j] != 0 {
            return f[i][j]
        }
        f[i][j] = -1
        if s[i] == s[j] {
            f[i][j] = isPalindrome(i+1, j-1)
        }
        return f[i][j]
    }

    splits := []string{}
    var dfs func(int)
    dfs = func(i int) {
        if i == n {
            ans = append(ans, append([]string(nil), splits...))
            return
        }
        for j := i; j < n; j++ {
            if isPalindrome(i, j) > 0 {
                splits = append(splits, s[i:j+1])
                dfs(j + 1)
                splits = splits[:len(splits)-1]
            }
        }
    }
    dfs(0)
    return
}