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上海网址大全_无锡网站建设解决方案_关键词爱站网_cps推广联盟

2025/1/10 22:52:23 来源:https://blog.csdn.net/weixin_43992003/article/details/145038044  浏览:    关键词:上海网址大全_无锡网站建设解决方案_关键词爱站网_cps推广联盟
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文章目录

  • 647. 回文子串
    • 思路与重点
  • 516.最长回文子序列
    • 思路与重点
  • 动态规划总结篇


647. 回文子串

  • 题目链接:647. 回文子串
  • 讲解链接:代码随想录
  • 状态:直接看题解了。

思路与重点

  • 双指针法解决: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;}
};
  • 在定义dp数组的时候很自然就会想题目求什么,我们就如何定义dp数组。绝大多数题目确实是这样,不过本题如果我们定义,dp[i] 为 下标i结尾的字符串有 dp[i]个回文串的话,我们会发现很难找到递归关系。dp[i] 和 dp[i-1] ,dp[i + 1] 看上去都没啥关系。所以我们要看回文串的性质。我们定义布尔类型的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。
  • 在确定递推公式时,就要分析如下几种情况。整体上是两种,就是s[i]与s[j]相等,s[i]与s[j]不相等这两种当s[i]与s[j]不相等,那没啥好说的了,dp[i][j]一定是false。当s[i]与s[j]相等时,这就复杂一些了,有如下三种情况
    • 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,例如cabac,此时s[i]与s[j]已经相同了,我们看i到j区间是不是回文子串就看aba是不是回文就可以了,那么aba的区间就是 i+1 与 j-1区间,这个区间是不是回文就看dp[i + 1][j - 1]是否为true。
  • 注意遍历顺序,为了保证dp[i + 1][j - 1]都是经过计算的,i需要从大到小遍历,j需要从小到大遍历。
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;}
};

516.最长回文子序列

  • 题目链接:516.最长回文子序列
  • 讲解链接:代码随想录
  • 状态:一遍AC。

思路与重点

  • 可以转换为求s和reverse(s)的最长公共子序列!
class Solution {
public:int longestPalindromeSubseq(string s) {vector<vector<int>> dp(s.size() + 1, vector<int>(s.size() + 1, 0));for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {for (int j = 1; j <= s.size(); j++) {if (s[i - 1] == s[s.size() - j]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;} else {dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);}}}return dp[s.size()][s.size()];        }
};
  • 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]。
  • 从递推公式:dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2; 可以看出递推公式是计算不到 i 和j相同时候的情况,需要手动初始化一下
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];}
};

动态规划总结篇

  • 讲解链接:代码随想录

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