一个人的朝圣 — LeetCode打卡第57天
知识总结
今天是动态规划的回文串问题系列
Leetcode 647. 回文子串
题目链接
题目说明
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。
代码说明
dp数组的含义: dp[i][j] 代表s[i:j]是否为回文串, 左闭右闭
递推公式: 当s[i] == s[j] 时, 分两种情况
- j - i <= 1, 如 “aa” 或者 “a” 则一定为回文串
- j - 1 > 1. dp[i][j] = dp[i+1][j-1]
因为我们需要先知道i+1, 才能确定i , 所有i需要倒序遍历
class Solution {
public int countSubstrings(String s) {
int len = s.length();
int result = 0;
boolean[][] dp = new boolean[len][len];
//dp[i][j] 代表s[i:j]是否为回文串, 左闭右闭
for(int i = len -1; i >= 0; i--){
for(int j = i; j < len; j++){
if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
if(j - i <= 1){
dp[i][j] = true;
result++;
}else if(dp[i+1][j-1]){
dp[i][j] = true;
result++;
}
}
}
}
// for(int i = 0; i < len; i++){
// System.out.println(Arrays.toString(dp[i]));
// }
return result;
}
}
Leetcode 5. 最长回文子串
题目链接
题目说明
给你一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。
如果字符串的反序与原始字符串相同,则该字符串称为回文字符串。
代码说明
一样的思路, 但是需要判断用boolean数组来判断s[i:j]是否为回文串, 算最长长度的时候需要记录的是i和当前最长长度
class Solution {
public String longestPalindrome(String s) {
int len = s.length();
int start = 0, end = 0;
boolean[][] dp = new boolean[len][len];
int curMax = 1;
// dp[i][j] 记录了s[i][j]是否为回文串
for(int i = 0; i < len; i++){
dp[i][i] = true;
}
for(int i = len -1; i >= 0; i--){
for(int j = i; j< len; j++){
if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
if(j - i <= 1){
dp[i][j] = true;
}else{
dp[i][j] = dp[i+1][j-1];
}
}
if(dp[i][j] && j - i + 1> curMax){
curMax = j -i + 1;
start = i;
}
}
}
// for(int i = 0; i < len; i++){
// System.out.println(Arrays.toString(dp[i]));
// }
return s.substring(start, start + curMax);
}
}
Leetcode 516. 最长回文子序列
题目链接
题目说明
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。
代码说明
回文序列和回文子序列还是有区别, 主要体现在处理s[i] != s[j] 上.
class Solution {
public int longestPalindromeSubseq(String s) {
int len = s.length();
int[][] dp = new int[len][len];
//dp[i][j] represent the longest palindrome lenght in s[i:j] (j>= i)
for(int i = len -1; i>= 0; i--){
for(int j = i; j< len; j++){
if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
if(j - i <= 1){
dp[i][j] = j -i +1;
}else{
dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;
}
}else{
dp[i][j] = Math.max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]);
}
}
}
// for(int i = 0; i < len; i++){
// System.out.println(Arrays.toString(dp[i]));
// }
return dp[0][len-1];
}
}