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代码随想录算法训练营第57天 | 647、516
647. 回文子串
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。
示例1:
输入:
s
=
"
a
b
c
"
s = "abc"
s="abc"
输出:
3
3
3
示例2:
输入:
s
=
"
a
a
a
"
s = "aaa"
s="aaa"
输出:
6
6
6
思路
1、确定dp数组
dp[i][j]表示区间范围[i,j]的字串是否是回文子串,若是则为true,否则为false
2、确定递推公式
s[i]和s[j]不相等时,dp为false
若相等:
1)下标i与j相同,同一个字符例如a,肯定是回文子串
2)下标i与j相差为1,例如aa,也是回文子串
3)下标i与j相差大于1,例如cabac,此时只需看i+1,j-1的位置是否为true即可。
除了动态规划,本题也可以使用双指针,首先找到中心,然后向左右扩散以判断是否为回文串。
解法1
class Solution {
public int countSubstrings(String s) {
int ans = 0;
int len = s.length();
if(s == null || len < 1){
return 0;
}
boolean[][] dp = new boolean[len][len];
for(int j = 0;j<len;j++){
for(int i = 0;i<=j;i++){
if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){
if(j-i < 3){
dp[i][j] = true;
}
else{
dp[i][j] = dp[i+1][j-1];
}
}
else{
dp[i][j] = false;
}
}
}
for(int i = 0;i<len;i++){
for(int j = 0;j < len;j++){
if(dp[i][j]){
ans++;
}
}
}
return ans;
}
}
解法2
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) && (j-i<=1 || dp[i+1][j-1])){
res++;
dp[i][j] = true;
}
}
}
return res;
}
}
解法3
class Solution {
public int countSubstrings(String s) {
int len = s.length();
int ans = 0;
if(s == null || len< 1){
return 0;
}
for(int i = 0; i < 2*len-1;i++){
int left = i/2,right = left + i%2;
while(left >= 0 && right < len && s.charAt(left) == s.charAt(right)){
ans++;
left--;
right++;
}
}
return ans;
}
}
总结
本题难点在于,确定dp数组,很容易就会想到以i-1结尾的字符串的回文串长度,就没写出来了。
516. 最长回文子序列
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。
示例1:
输入:
s
=
"
b
b
b
a
b
"
s = "bbbab"
s="bbbab"
输出:
4
4
4
示例2:
输入:
s
=
"
c
b
b
d
"
s = "cbbd"
s="cbbd"
输出:
2
2
2
思路
与上一题相比,回文串换成了回文序列,也就是对元素的相连没有了要求,需要考虑的情况反而少了一些。
1、确定dp数组
dp[i][j]表示字符串s在[i,j]范围内最长的回文子序列的长度为dp[i][j]
2、确定递推公式
若s[i]和s[j]相同,那么dp[i][j] = dp[i+1][j-1]+2
若不相同,则分别加入s[i]、s[j]看那个可以组成最长的回文子序列
解法
class Solution {
public int longestPalindromeSubseq(String s) {
int len = s.length();
int[][] dp = new int[len+1][len+1];
for(int i = len-1;i>=0;i--){
dp[i][i] = 1;
for(int j = i+1;j<len;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],Math.max(dp[i][j],dp[i][j-1]));
}
}
}
return dp[0][len-1];
}
}
总结
动态规划的最后一天了,好好看,好好学