day57|● 647. 回文子串 ● 516.最长回文子序列

news2024/11/18 18:35:31

647. 回文子串

https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/solution/by-lfool-2mvg/

Given a string s, return the number of palindromic substrings in it.
A string is a palindrome when it reads the same backward as forward.
A substring is a contiguous sequence of characters within the string.

dp[i][j] 表示子串 [i…j] 是否为回文子串

当我们判断 [i…j] 是否为回文子串时,只需要判断 s[i] == s[j],同时判断 [i-1…j-1] 是否为回文子串即可

需要注意有两种特殊情况:[i, i] or [i, i + 1],即:子串长度为 1(s = “a”) 或者 2 (s = “aa”)。所以加了一个条件限定 j - i < 2

状态转移方程如下:

dp[i][j] = (s[i] == s[j]) && (j - i < 2 || dp[i + 1][j - 1])

初始化默认为不匹配,false。

这里注意遍历顺序,因为dp[i][j]是由dp[i+1][j-1]来判断是不是回文子串,所以i应当从大到小,j从小到大。
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。
在这里插入图片描述

class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()];
        int res = 0;
        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+2 || dp[i+1][j-1]) {
                        dp[i][j] = true;
                        res++;
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
}
class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()];
        int res = 0;
        for (int j = 0; j < s.length(); j++) {
            for (int i = j; i >= 0; i--) {
                if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) {
                    if (j < i+2 || dp[i+1][j-1]) {
                        dp[i][j] = true;
                        res++;
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

中心扩散法
center expansion

private int ans = 0;
public int countSubstrings(String s) {
    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
        // 以单个字母为中心的情况
        isPalindromic(s, i, i);
        // 以两个字母为中心的情况
        isPalindromic(s, i, i + 1);
    }
    return ans;
}
private void isPalindromic(String s, int i, int j) {
    while (i >= 0 && j < s.length()) {
        if (s.charAt(i) != s.charAt(j)) return ;
        i--;
        j++;
        ans++;
    }
}

在这里插入图片描述

516.最长回文子序列

https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-subsequence/solution/zi-xu-lie-wen-ti-tong-yong-si-lu-zui-chang-hui-wen/

Given a string s, find the longest palindromic subsequence’s length in s.
A subsequence is a sequence that can be derived from another sequence by deleting some or no elements without changing the order of the remaining elements.

Input: s = “bbbab”
Output: 4
Explanation: One possible longest palindromic subsequence is “bbbb”.

注意区分子串和子序列:
回文子串是要连续的,回文子序列可不是连续的!

在子串 s[i…j] 中,最长回文子序列的长度为 dp[i][j]。

求dp[i][j], 假设已知子问题dp[i+1][j-1]的值,
只要s[i] = s[j],那么它俩加上 s[i+1…j-1] 中的最长回文子序列就是 s[i…j] 的最长回文子序列。
如果s[i]与s[j]不相同,说明s[i]和s[j]的同时加入 并不能增加[i,j]区间回文子序列的长度,
或者说如果 s[i] ≠ s[j],则 s[i] 和 s[j] 不可能同时作为同一个回文子序列的首尾,
那么分别加入s[i]、s[j]看看哪一个可以组成最长的回文子序列。
在这里插入图片描述
遍历顺序:必须从下到上,从左到右
在这里插入图片描述

class Solution {
    public int longestPalindromeSubseq(String s) {
        int[][] dp = new int[s.length()][s.length()];
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            dp[i][i] = 1;
        }
        for (int i = s.length()-1; i >= 0; i--) {
            for (int j = i+1; j < s.length(); j++) {
                if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) {
                    dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]);
                }
            }
        }
        return dp[0][s.length()-1];
    }
}
class Solution {
    public int longestPalindromeSubseq(String s) {
        int[][] dp = new int[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 (i == j){
                        dp[i][j] = 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]);
                }
            }
        }
        return dp[0][s.length()-1];
    }
}

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