題目描述：給定一個字串 s，將其分割成若干子字串，使得每個子字串都是回文串。回傳所有可能的分割方案。
解題思路：本題結合了回溯（Backtracking）與動態規劃（DP）預處理兩種技巧。
回溯框架：從位置 0 開始，嘗試所有以當前位置為起點的子字串 s[start..i]；若它是回文串，則將其加入當前分割方案，並對剩餘的 s[i+1..] 遞迴處理。當 start 到達字串末尾時，代表找到一個完整的分割方案，記錄下來。
DP 預計算回文：每次回溯時若用雙指標逐字元判斷回文，最壞情況下每次判斷需 O(n)。為了加速，可預先用 O(n²) 的 DP 計算所有子字串是否為回文：
dp[i][j] = true 若 s[i..j] 是回文dp[i][j] = (s[i] == s[j]) && dp[i+1][j-1]（需按長度由短到長填表）這樣在回溯時，判斷任意子字串是否為回文只需 O(1)。
時間複雜度：O(n · 2^n) — 字串有 n-1 個分割點，每個分割點可以切或不切，最多 2^(n-1) 種分割方式；每種方式複製到結果需 O(n)。DP 預處理需 O(n²)，被回溯的指數項主導。
空間複雜度：O(n²) — DP 表需要 n×n 的空間；遞迴堆疊深度最大為 n；current 陣列最多儲存 n 個子字串（最壞情況每個字元單獨一組）。不計輸出結果所用的空間。
1. Precompute DP table: dp[i][j] = true if s[i..j] is a palindrome
- For i from n-1 down to 0:
- For j from i to n-1:
- dp[i][j] = (s[i] == s[j]) AND (j-i <= 2 OR dp[i+1][j-1])
2. Define backtrack(start, current):
a. If start == n: add copy of current to result, return
b. For end from start to n-1:
- If dp[start][end] is true (s[start..end] is palindrome):
- Append s[start..end] to current
- Recurse: backtrack(end + 1, current)
- Remove last element from current
3. Call backtrack(0, [])
4. Return result回溯 + 內聯回文判斷 O(n · 2^n)：省去 DP 預處理，直接在回溯時用雙指標判斷子字串是否為回文。程式碼更簡單，但每次判斷需 O(n)，整體時間複雜度為 O(n² · 2^n)，適合 n 較小的情況。
Manacher 演算法預處理 O(n)：用 Manacher 演算法在 O(n) 時間內找出所有回文子字串的中心與半徑，從而 O(1) 判斷任意子字串是否為回文。這將預處理從 O(n²) 優化至 O(n)，但整體瓶頸仍在回溯的 O(n · 2^n)，對最終複雜度影響有限，且實作較複雜，通常 DP 方案已足夠。