1. 回文子串
代码随想录:原文
力扣题目:647. 回文子串
1.1 思路
动规五部曲:
- 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
- 布尔类型的dp[i][j]:表示区间范围[i,j] (注意是左闭右闭)的子串是否是回文子串
- 如果是dp[i][j]为true,否则为false。
- 确定递推公式
- 当s[i]与s[j]相等
- 情况一:下标i 与 j相同,同一个字符例如a,当然是回文子串
- 情况二:下标i 与 j相差为1,例如aa,也是回文子串
- 情况三:下标:i 与 j相差大于1的时候,这个区间是不是回文就看dp[i + 1][j - 1]是否为true
- 当s[i]与s[j]不相等,dp[i][j]一定是false。
if (s[i] == s[j]) {
if (j - i <= 1) { // 情况一 和 情况二
result++;
dp[i][j] = true;
} else if (dp[i + 1][j - 1]) { // 情况三
result++;
dp[i][j] = true;
}
}
- dp数组初始化
- dp[i][j]初始化为false
- 确定遍历顺序
- 从下到上,从左到右遍历,这样保证dp[i + 1][j - 1]都是经过计算的
for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) { // 注意遍历顺序
for (int j = i; j < s.size(); j++) {
if (s[i] == s[j]) {
if (j - i <= 1) { // 情况一 和 情况二
result++;
dp[i][j] = true;
} else if (dp[i + 1][j - 1]) { // 情况三
result++;
dp[i][j] = true;
}
}
}
}
- 举例推导dp数组
1.2 代码实现
class Solution {
public:
int countSubstrings(string s) {
vector<vector<bool>> dp(s.size(), vector<bool>(s.size(), false));
int result = 0;
for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) { // 注意遍历顺序
for (int j = i; j < s.size(); j++) {
if (s[i] == s[j]) {
if (j - i <= 1) { // 情况一 和 情况二
result++;
dp[i][j] = true;
} else if (dp[i + 1][j - 1]) { // 情况三
result++;
dp[i][j] = true;
}
}
}
}
return result;
}
};
补充:双指针法
首先确定回文串,就是找中心然后向两边扩散看是不是对称的就可以了
在遍历中心点的时候,要注意中心点有两种情况
- 一个元素可以作为中心点
- 两个元素也可以作为中心点
class Solution {
public:
int countSubstrings(string s) {
int result = 0;
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
result += extend(s, i, i, s.size()); // 以i为中心
result += extend(s, i, i + 1, s.size()); // 以i和i+1为中心
}
return result;
}
int extend(const string& s, int i, int j, int n) {
int res = 0;
while (i >= 0 && j < n && s[i] == s[j]) {
i--;
j++;
res++;
}
return res;
}
};
2. 最长回文子序列
回文子串是要连续的,回文子序列不是连续的
动规五部曲:
- 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
- dp[i][j]:字符串s在[i, j]范围内最长的回文子序列的长度为dp[i][j]
- 确定递推公式
在判断回文子串的题目中,关键逻辑就是看s[i]与s[j]是否相同
- s[i]与s[j]相同,那么
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2
如果s[i]与s[j]不相同那么分别加入s[i]、s[j]看看哪一个可以组成最长的回文子序列
- 那么dp[i][j]一定是取最大的,即:
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
if (s[i] == s[j]) {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
- dp数组如何初始化
- 当i与j相同,那么dp[i][j]一定是等于1的
- 其他情况dp[i][j]初始为0就行
- 确定遍历顺序
- 从下到上遍历,从左向右
for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < s.size(); j++) {
if (s[i] == s[j]) {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
- 举例推导dp数组
2.2 代码实现
class Solution {
public:
int longestPalindromeSubseq(string s) {
vector<vector<int>> dp(s.size(), vector<int>(s.size(), 0));
for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i][i] = 1;
for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < s.size(); j++) {
if (s[i] == s[j]) {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[0][s.size() - 1];
}
};
3. 动态规划总结
动规五部曲分别为:
- 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
- 确定递推公式
- dp数组如何初始化
- 确定遍历顺序
- 举例推导dp数组
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