代码随想录算法训练营day57 | LeetCode 647. 回文子串 516. 最长回文子序列

647. 回文子串(题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

思路:难处在于定义dp[i][j]的表示,确定了dp[i][j]代表的含义就好办了,dp[i][j]代表以下标i开始、下标j结束的字符串是否是回文字符串。那么既然这样定义,该如何用到前面已经算好了的dp数组的值呢,答案是判断dp[i+1][j-1]是否是回文串(当j-i<=1时则不必),因此遍历循环外层是倒序,内层是顺序。此外,还有一种双指针的做法也可以判断回文字串的数目,核心就是没次取一个节点或者两个节点作为子串的核心,依次向两头遍历。

int countSubstrings(string s) {
    int size = s.size();
    vector<vector<bool>> dp(size, vector<bool>(size, false));
    int result=0;
    for(int i=size-1; i>=0; i--){
        for(int j=i; j<size; j++){
            if(s[i]==s[j]){
                if(j-i<=1){
                    result++;
                    dp[i][j]=true;
                }else if(dp[i+1][j-1]){
                    result++;
                    dp[i][j]=true;
                }
            }
        }
    }
    return result;
}

516. 最长回文子序列(题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

思路:和上题的做法类似,dp数组的便利依旧是外层倒序,内层顺序。不过dp数组的含义改变为:dp[i][j]代表以下标i开始、下标j结尾的字符串的最大回文子序列的长度。因此,初始化的时候要先令所有长度为1的字符串的dp数组的值为1。遍历完dp数组,本题的结果就出来了,不需要做任何结果转换。

int longestPalindromeSubseq(string s) {
    int size = s.size();
    vector<vector<int>> dp(size, vector<int>(size, 0));
    for(int i=0; i<size; i++) dp[i][i] = 1;
    for(int i=size-1; i>=0; i--){
        for(int j=i+1; j<size; j++){
            if(s[i]==s[j]){
                dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;
            }else{
                dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i+1][j]);
            }
        }
    }
    return dp[0][size-1];
}

### LeetCode 第 5 题 '最长回文子串' 的 Python 解法 对于给定字符串 `s`,返回其中的最长回文子串是一个经典算法问题。一种高效的解决方案是利用中心扩展方法来寻找可能的最大长度回文。 #### 中心扩展法解析 该方法基于观察到的一个事实:一个回文串可以由中间向两端不断扩散而得。因此可以从每一个字符位置出发尝试构建尽可能大的回文序列[^1]。 具体来说: - 对于每个字符作为单个字符的中心点; - 或者两个相同相邻字符作为一个整体中心点; - 向两侧延伸直到遇到不匹配的情况为止; 记录下每次找到的有效回文串及其起始索引和结束索引,并更新全局最优解。 下面是具体的 Python 实现代码: ```python def longest_palindrome(s: str) -> str: if not s or len(s) == 0: return "" start, end = 0, 0 for i in range(len(s)): len1 = expand_around_center(s, i, i) len2 = expand_around_center(s, i, i + 1) max_len = max(len1, len2) if max_len > end - start: start = i - (max_len - 1) // 2 end = i + max_len // 2 return s[start:end + 1] def expand_around_center(s: str, left: int, right: int) -> int: L, R = left, right while L >= 0 and R < len(s) and s[L] == s[R]: L -= 1 R += 1 return R - L - 1 ``` 此函数通过遍历整个输入字符串并调用辅助函数 `expand_around_center()` 来计算以当前位置为中心能够形成的最长回文串长度。最终得到的结果即为所求的最大回文子串
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