区间动态规划——最长回文子串（C++）

news2024/7/2 21:11:18

难得心静。

——2024年6月30日

什么是区间动态规划？

区间动态规划通常以连续区间的求解作为子问题，例如区间 [i, j] 上的最优解用dp[i][j]表示。先在小区间上进行动态规划得到子问题的最优解，再利用小区间的最优解合并产生大区间的最优解。
所以区间动态规划一般需要从小到大枚举所有可能的区间，在枚举时不能向平常的从头到尾遍历，而是以区间长度len为循环变量，在不同的区间长度中枚举所有的可能状态，并从中选取最优解。

区间动态规划区别于一般的动态规划：以区间长度len作为循环变量。

下面以LeetCode5最长回文子串为例：

LeetCode5——最长回文子串

题目描述

给定一个字符串s（s仅由数字和英文大小写字母组成，长度为1~1000），求s中最长的回文子串。例如，s = “babad”，最长的回文子串有“bab”和“aba”，求出任意一个均可。

题解思路

区间动态规划

1. 定义dp数组

定义 dp[i][j ]表示 s[i...j] 是否为回文子串，dp的数值用true和false表示。例如 s = “aba”，那么dp[0][2] = true，dp[0][1] = false；

动态规划的问题，dp的含义都是自己给的，给出含义之后就需要去列关系求解了。

2. 确定dp限制条件

注：len表示字符串长度

①对于任何 len == 1 的字符串，dp[i][j] = 1；

②对于任何 len == 2 的字符串，dp[i][j] = (s[i] == s[j])；（如果s[i] == s[j]，说明该长度为2的字符串是回文串，比如说“aa”）

③对于任何 len ≥ 3 的字符串， dp[i][j] = (dp[i+1][j-1] && s[i] == s[j])；

解释如下：

第一种情况很好理解，如果字符串长度为1的话，那么他一定是回文子串；

第二种情况也很好理解，如果字符串长度为2，那么只需要判断这两个字符是否相等即可，如果相等则为回文子串，反之则不是；

第三种情况，字符串长度不小于3时，你就需要想到你定义的dp含义和回文字符串的性质了，dp[i][j ]表示 s[i...j] 是否为回文子串，要判断s[i...j]是否为回文子串，那么就必须先知道s[i+1...j-1]是否为回文子串，然后再判断s[i]是否等于s[j]，两者都满足的话那dp[i][j]就等于true了，只要有一个不满足，那么dp[i][j]就为false。

Tips

前两种情况是小区间的最优解，第三种情况就是大区间的最优解。

其实动态规划的问题本质上就是求取了子问题的最优解之后，不断根据子问题的值更新当前dp数组的值，比如非常经典的背包问题。

3. 更新目标字符串长度

不断更新目标字符串长度，只要出现 dp[i][j]=true 的情况就进行更新，并利用substr函数打印即可。（这里如果不理解请看代码部分）

代码实现

再次提醒：区间动态规划的特点是以len为循环变量

区间动态规划伪代码：

for(int len = 1; len <= 序列长度; len++){
    for(int i = 0; i + len - 1 < 序列长度; i++){
        int j = i + len - 1;
        i和j就是区间的端点，i与j相距len个长度。
    }
}

关键代码：

// 获取最长回文子串
string getLongestStr(string s){
    int n = s.size();
    string ans = "";
    // 定义dp数组
    // dp[i][j]表示从i到j的子字符串是否为回文串
    vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool> (n, false));

    // len从1开始
    for(int len = 1; len <= n; len++){
        for(int i = 0; i + len - 1 < n; i++){
            int j = i + len - 1;
            if(len == 1){
                dp[i][j] = true;
            }
            else if(len == 2){
                dp[i][j] = (s[i] == s[j]);
            }
            else{
                dp[i][j] = (s[i] == s[j] && dp[i+1][j-1]);
            }
            if(dp[i][j] && ans.size() < len){
                ans = s.substr(i, len);//更新回文子串
            }
        }
    }
    return ans;
}

结果展示

完整代码

// 区间动态规划
#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>

using namespace std;

// 获取最长回文子串
string getLongestStr(string s){
    int n = s.size();
    string ans = "";
    // 定义dp数组
    // dp[i][j]表示从i到j的子字符串是否为回文串
    vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool> (n, false));

    // len从1开始
    for(int len = 1; len <= n; len++){
        for(int i = 0; i + len - 1 < n; i++){
            int j = i + len - 1;
            if(len == 1){
                dp[i][j] = true;
            }
            else if(len == 2){
                dp[i][j] = (s[i] == s[j]);
            }
            else{
                dp[i][j] = (s[i] == s[j] && dp[i+1][j-1]);
            }
            if(dp[i][j] && ans.size() < len){
                ans = s.substr(i, len);
            }
        }
    }
    return ans;
}



int main(){
    string s;
    cout<<"请输入字符串s：";
    cin>>s;
    cout<<"最长回文子串为"<<getLongestStr(s)<<endl;
    return 0;
}