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【解题思路】
首先,我们可以使用深度优先搜索(DFS)来遍历所有可能的路径,并记录路径上的字符。在每一步中,我们可以选择向右或向下移动一格。
接下来,我们需要判断路径上的字符是否构成回文串。回文串是指正读和反读都相同的字符串。所以我们只需要判断正序和逆序是否相等即可。
最后,我们使用一个哈希表来存储不同的回文串,并统计其种数。
【算法步骤】
1. 定义一个全局变量count用于统计不同回文串种数。
2. 定义一个哈希表palindromes用于存储不同的回文串。
3. 使用DFS遍历所有可能路径:
- 从起点开始(左上角),向右或向下移动一格;
- 在每个位置记录当前字符,并将其添加到当前路径字符串中;
- 如果到达终点(右下角),判断当前路径字符串是否为回文串:
- 如果是,则将该字符串添加到palindromes中,并增加count;
- 否则,返回继续搜索其他可能性。
4. 输出count作为结果。
【算法复杂度】
由于要遍历整个矩阵并进行DFS搜索,在最坏情况下时间复杂度为O(2^(N^2));空间复杂度为O(N^2),其中N为矩阵的大小。
【代码实现】
```python
def is_palindrome(s):
return s == s[::-1]
def dfs(matrix, i, j, path, palindromes):
N = len(matrix)
if i == N-1 and j == N-1:
if is_palindrome(path + matrix[i][j]):
palindromes.add(path + matrix[i][j])
return
if i < N-1:
dfs(matrix, i+1, j, path + matrix[i][j], palindromes)
if j < N-1:
dfs(matrix, i, j+1, path + matrix[i][j], palindromes)
def count_palindromes(N,matrix):
count = 0
palindromes = set()
dfs(matrix, 0 ,0 , "", palindromes)
return len(palindromes)
N = int(input())
matrix = []
for _ in range(N):
row = input().split()
matrix.append(row)
print(count_palindromes(N,matrix))
```
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