算法|Day49 动态规划17

news2024/11/26 17:49:51

LeetCode 647- 回文子串

题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

题目描述:给你一个字符串 s ,请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。

回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。

子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。

具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被视作不同的子串。

解题思路

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义

可能上来就会想dp[i][j]定义成,在这个范围内回文子串的个数,这样定义不好找递推关系,定义成dp[i][j] 表示s在下标[i,j]区间内,是否为回文串。可以很容易找到递推关系,也就是dp[i][j]是否是回文子串我们只需要先判断s[i] 是否等于s[j],然后在看dp[i+1][j-1]也就是缩小范围后是否是回文子串,就能推出dp[i][j]

  1. 确定递推公式

首先分两种情况,当前字符相等不相等,

不相等时我们不做处理,在初始化的时候将所有值都设置为false。

若相等,则需要分三种情况

    • 情况一:i和j的差值为0,也就是指向同一个字符a,一定是回文子串,也就是dp[i][j] = true
    • 情况二:i和j的差值为1,也就是这俩字符相等且其中没有别的字符如aa,也就是dp[i][j] = true
    • 情况三:i和j的差值大于1,也就是中间有很多字符,这时我们就需要判断其子串是否为回文串了,也就是看dp[i+1][j-1]是否为真,为真则dp[i][j] = true,否则不处理。

故递推公式就是:

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;
    }
}
  1. dp数组如何初始化

由于我们开始不知道哪些是回文串,所以dp数组在最开始我们全部都初始化为false。

  1. 确定遍历顺序

依据递推公式我们可以看出,每次更新我们都是从左下角往右更新,所以我们从下往上,从左往右遍历dp数组来更新。

  1. 举例推导dp数组
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]) {
                    // 当前字符相等后才来判断i j 差值,也就是判断中间是否有别的字符
                    if (j - i <= 1) { 
                        result++;
                        dp[i][j] = true;
                    } else if (dp[i + 1][j - 1]) { // 情况三
                        result++;
                        dp[i][j] = true;
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
};

总结:

  • 这题的dp数组定义,需要思考一下,我们一般都直观的定义为题目需要求解的答案。而这题是定义成了是否为回文串,因为这样才能找到递推的规律。以后做题要注意,动态规划需要找递推公式这样想着来定义dp数组。

LeetCode 516.最长回文子序列

题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

题目描述:给你一个字符串 s ,找出其中最长的回文子序列,并返回该序列的长度。

子序列定义为:不改变剩余字符顺序的情况下,删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。

解题思路

1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i][j]:s字符串在[i,j]区间内最长回文子串的长度。

2.确定递推公式

我们需要分情况讨论,首先字符串1与字符串2当前字符相等或不等的情况,

  • 相等,则不进行操作。也就是dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 2图示:

  • 不相等时有两种情况,我们取其中的最大值故

dp[i][j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])

3.dp数组如何初始化

当 i == j的时候值为1,其余全部都为0,也就是每个字符串本身是回文子串,其余的全部默认为0。

4.确定遍历顺序

依据递推公式我们可以看出,dp[i][j]是由左下角的状态推导而来,故我们应该从下往上,从左往右遍历

5.举例推导dp数组

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];
    }
};

总结:

  • 本题关键还是要理解dp数组的含义,要将其牢记在心,这样才能真正弄懂一道题。

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