【重点】【DP】5.最长回文子串|516.最长回文子序列

文章对比了两种解决最长回文子串问题的方法:二维动态规划和中心扩展法,同时提及了求解最长回文子序列的动态规划解题思路。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

两个求解目标类似的题目,对比记忆!

5.最长回文子串

题目

Python

class Solution:
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        n = len(s)
        s_array = list(s)
        start, end = 0, 0
        dp = [[False]*n for _ in range(n)] # dp[i][j]表示s[i,j]是否是回文子串
        for i in range(n):
            dp[i][i] = True
        
        for i in range(n-1, -1, -1):
            for j in range(i+1, n):
                if s_array[i] == s_array[j] and (j-i == 1 or dp[i+1][j-1]):
                    dp[i][j] = True
                    if j - i > end - start:
                        start, end = i, j
                
        return s[start: end+1]

Java

法1:二维DP

最基础方法!必须掌握!
O(N^2) + O(N^2)

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

        return res;
    }
}

法2:中心扩展法

O(N^2) + O(1)

class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        if (s.length() < 2) {
            return s;
        }
        String res = "";
        for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
            String res1 = palindrome(s, i, i);
            String res2 = palindrome(s, i, i + 1);
            res = res1.length() > res.length() ? res1 : res;
            res = res2.length() > res.length() ? res2 : res;
        }

        return res;
    }

    public String palindrome(String s, int i, int j) {
        while (i >= 0 && j < s.length() && (s.charAt(i) == s.charAt(j))) {
            --i;
            ++j;
        }

        return s.substring(i + 1, j);
    }
}

516.最长回文子序列

题目

Python

class Solution:
    def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        dp = [[0] * n for _ in range(n)]
        for i in range(n):
            dp[i][i] = 1
        for i in range(n-1, -1, -1):
            for j in range(i+1, n):
                if s[i] == s[j]:
                    dp[i][j] = (0 if j - i == 0 else dp[i+1][j-1]) + 2
                else:
                    dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1])

        return dp[0][n-1]

Java

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

        return dp[0][n - 1];
    }
}
最长回文子串是指在一个字符串中最长回文子序列。回文是指正着读和倒着读都一样的字符串。动态规划是解决最长回文子串问题的一种常用方法。动态规划的思想是将问题分解成子问题,通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。在最长回文子串问题中,我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来表示从i到j的子串是否为回文子串。如果dp[i][j]为true,则表示从i到j的子串是回文子串,否则不是。我们可以通过以下步骤来求解最长回文子串: 1. 初始化dp数组,将所有dp[i][i]都设置为true,表示单个字符是回文子串。 2. 遍历字符串s,从长度为2的子串开始,依次判断每个子串是否为回文子串。如果是,则将dp[i][j]设置为true。 3. 在遍历的过程中,记录最长回文子串的长度和起始位置。 4. 最后,通过起始位置和长度来截取最长回文子串。 下面是一个示例代码,可以帮助你更好地理解动态规划求解最长回文子串的过程: class Solution { public: string longestPalindrome(string s) { int len=s.size(); if(len<2) return s; bool dp[len][len];//布尔型,dp[i][j]表示从i到j是否构成回文 int max_count=1;//最大字串的长度 int start=0;//最长字串的起始位置 for(int j=0;j<len;j++) { for(int i=0;i<j;i++) { if(s[i]!=s[j]) dp[i][j]=false; else if((j-i)<3)//(j-1)-(i+1)+1<2表示dp[i][j]的最大字串长度为1 dp[i][j]=true; else { dp[i][j]=dp[i+1][j-1]; } if((j-i+1)>max_count&&dp[i][j]) { max_count=j-i+1; start=i; } } } return s.substr(start,max_count);//截取字符串 } };
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值