代码随想录——回文子串(Leetcode 647)

news2024/9/21 4:29:14

题目链接
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我的题解(双指针)

思路:
当然,以下是对您提供的代码的解释:

class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        // 初始化回文子字符串的数量
        int count = 0;
        
        // 遍历字符串的每个字符,使用索引 i
        for(int i = 0; i < s.length(); i++){
            // 初始化两个指针 left 和 right,都指向当前位置 i
            // 用于查找以 i 为中心的奇数长度回文子字符串
            int left = i, right = i;
            // 当 left 和 right 都在字符串范围内,并且 s[left] 等于 s[right] 时
            // 继续查找
            while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
                // 如果找到了一个回文子字符串,增加计数
                count++;
                // 移动 left 指针向左,right 指针向右,继续查找更长的回文子字符串
                left--;
                right++;
            }
            
            // 重新初始化 left 指针到 i,right 指针到 i+1
            // 用于查找以 i 和 i+1 为中心的偶数长度回文子字符串
            left = i;
            right = i + 1;
            // 同样的逻辑,当 left 和 right 都在字符串范围内,并且 s[left] 等于 s[right] 时
            // 继续查找
            while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
                // 如果找到了一个回文子字符串,增加计数
                count++;
                // 移动 left 指针向左,right 指针向右,继续查找更长的回文子字符串
                left--;
                right++;
            }
        }
        
        // 返回总共找到的回文子字符串的数量
        return count;
    }
}

详细解释:

  1. int left = i, right = i; 初始化两个指针 leftright,都指向当前位置 i这是为了查找以 i 为中心的奇数长度回文子字符串
  2. 第一个 while 循环:while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right))。这个循环用于检查当前位置为中心的字符是否可以扩展成回文。它检查以下条件:
    • left 指针是否仍然在字符串范围内。
    • right 指针是否仍然在字符串范围内。
    • 当前 leftright 指向的字符是否相同。
      如果以上条件都满足,那么 count++ 增加计数,然后 left--right++ 来检查下一个可能的回文子字符串。
  3. left = i; right = i + 1; 重新初始化 leftright 指针,这次是为了查找以 ii+1 为中心的偶数长度回文子字符串
  4. 第二个 while 循环与第一个相同,但这次检查的是偶数长度的回文子字符串。
class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        int count = 0;
        for(int i = 0; i < s.length(); i++){
        	// 奇数
            int left = i, right = i;
            while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
                count++;
                left--;
                right++;
            }
            // 偶数
            left = i;
            right = i + 1;
            while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
                count++;
                left--;
                right++;
            }
        }
        return count;
    }
}

在字符串中查找回文子字符串时,区分奇数长度和偶数长度是因为它们的中心点不同:

  1. 奇数长度回文子字符串
    • 奇数长度的回文子字符串有一个中心字符。例如,在字符串 “abcba” 中,‘c’ 是中心字符,整个字符串是一个奇数长度的回文子字符串。
    • 对于每个字符 s[i],我们可以将其视为一个潜在的中心,然后尝试向左和向右扩展,以查看是否存在一个以 s[i] 为中心的回文子字符串。
  2. 偶数长度回文子字符串
    • 偶数长度的回文子字符串没有中心字符,而是有两个中心点。例如,在字符串 “abba” 中,‘b’ 和另一个 ‘b’ 是中心点,整个字符串是一个偶数长度的回文子字符串。
    • 对于每个字符 s[i],我们还可以检查 s[i]s[i+1] 是否可以形成一对中心点,然后同样尝试向左和向右扩展,以查看是否存在一个以 s[i]s[i+1] 为中心的回文子字符串。
      因此,必须分别考虑这两种情况,因为它们的扩展方式不同:
  • 对于奇数长度,我们从单个字符开始,向两侧扩展。
  • 对于偶数长度,我们从两个连续字符开始,向两侧扩展。

优秀题解(动态规划)

思想:
找到一种递归关系,判断一个子字符串(字符串下标范围[i,j])是否回文,依赖于,子字符串(下标范围[i + 1, j - 1]))是否是回文。

    1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
      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。
    1. 确定递推公式
    • s[i] = s[j]
      - 下标i = j,例如a,是回文子串dp[i][j] = true
      - 下标j - i = 1,例如aa,是回文子串dp[i][j] = true
      - 下标j - i > 1,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
    • s[i] != s[j]
      - 下标i ≠ j,dp[i][j] = false
    1. dp数组如何初始化
      dp[i][j]初始化为false。
    1. 确定遍历顺序
      情况三是dp[i + 1][j - 1],所以一定要从下到上,从左到右遍历,这样保证dp[i + 1][j - 1]都是经过计算的。
class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        int count = 0;
        boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()];
        for(int i = s.length() - 1; i >= 0; i--){
            for(int j = i; j < s.length(); j++){
                if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
                    if(j - i <= 1){
                        dp[i][j] = true;
                        count++;
                    }else{
                        dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
                        if(dp[i][j] == true){
                            count++;
                        }
                    }
                }
                else{
                    dp[i][j] = false;
                }
            }
        }
        return count;
    }
}

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