代码随想录算法训练营第五十七天丨647. 回文子串、516. 最长回文子序列

本文介绍了使用动态规划和双指针技巧求解回文子串的数量问题,以及如何找到最长回文子序列的算法。通过实例代码展示了如何在Python中实现这两种方法。

647. 回文子串

没接触过有点难想,题解思路比较直观。

动态规划写法:

class Solution:
    def countSubstrings(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        dp = [[False] * n for _ in range(n)]
        count = 0
        
        for i in range(n):
            dp[i][i] = True
            count += 1
        
        for i in range(n - 1):
            if s[i] == s[i + 1]:
                dp[i][i + 1] = True
                count += 1

        for length in range(3, n + 1):
            for start in range(n - length + 1):
                end = start + length - 1
                if s[start] == s[end] and dp[start + 1][end - 1]:
                    dp[start][end] = True
                    count += 1
        
        return count

双指针:

class Solution:
    def countSubstrings(self, s: str) -> int:
        def count_palindromes_around_center(left: int, right: int) -> int:
            count = 0
            while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
                left -= 1
                right += 1
                count += 1
            return count
    
        total_palindromes = 0
        for i in range(len(s)):
            total_palindromes += count_palindromes_around_center(i, i)
            total_palindromes += count_palindromes_around_center(i, i + 1)
        
        return total_palindromes

516. 最长回文子序列

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 length in range(2, n + 1):
            for start in range(n - length + 1):
                end = start + length - 1
                if s[start] == s[end]:
                    dp[start][end] = dp[start + 1][end - 1] + 2
                else:
                    dp[start][end] = max(dp[start + 1][end], dp[start][end - 1])
        
        return dp[0][n-1]

总结:

动规还是需要大量经验的...看新题只能说有概率做出来。

<think>嗯,我现在想了解一下回文子串问题和最长回文子序列的区别。之前学过一些动态规划的知识,但这两个问题好像容易混淆,得仔细理清楚。 首先,回文子串应该是指连续的字符组成的回文,比如“abcba”中的“bcb”就是一个回文子串,对吧?而回文子序列可能不需要连续,只要字符顺序对称就行。比如在“abcda”里,最长回文子序列可能是“acda”或者类似的结构?不过具体例子可能需要再想想。 那它们的定义区别应该就是子串必须连续,子序列可以不连续。所以,在解决这两个问题的时候,算法上会有不同的处理方式。比如,动态规划的状态转移方程可能不一样。 比如回文子串的问题,我记得常用的方法可能是中心扩展法或者动态规划。比如用二维数组dp[i][j]表示从i到j是否为回文子串。如果是的话,当s[i]等于s[j]时,可能要看内部子串是否是回文。比如dp[i][j] = dp[i+1][j-1](当i+1到j-1是回文时)。但如果是子序列的话,可能即使i和j不相等,也要考虑选择左边或右边的结果,比如取dp[i+1][j]和dp[i][j-1]的最大值。 举个例子,最长回文子序列动态规划解法。根据引用里的代码,当s[i]等于s[j]时,dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;如果不相等,则取dp[i+1][j]和dp[i][j-1]中的较大值。这样就能处理非连续的情况。而回文子串动态规划可能只有当两端字符相等,并且中间子串是回文时,才标记为true,然后统计所有true的情况中的最长长度。 另外,回文子串的问题可能更关注连续的结构,所以像中心扩展法可能更高效,比如遍历每个可能的中心点,向两边扩展直到不匹配为止。而子序列的问题必须用动态规划或者其他方法处理非连续的情况。 还有,两者的应用场景可能不同。比如,子串可能用于查找具体的回文字符串,而子序列可能用于某些需要非连续匹配的场景,比如基因序列分析中的某些结构查找? 另外,时间复杂度上可能有差异。回文子串动态规划解法是O(n²),而子序列的动态规划应该也是O(n²),但具体操作步骤可能不同。比如,子序列的dp数组填充可能需要特定的遍历顺序,比如i从后往前,j从i+1开始往后,像引用中的代码那样。 比如引用中的代码最长回文子序列动态规划解法中,循环是i从最后一个字符往前,j从i+1开始往后。这是因为计算dp[i][j]时需要先知道dp[i+1][j-1]、dp[i+1][j]、dp[i][j-1]的值,所以必须按这种顺序填充。 而回文子串动态规划可能需要i从后往前,j从i到末尾,但判断条件更严格,需要s[i]==s[j]并且dp[i+1][j-1]为true。 总结起来,两者的主要区别在于子串要求连续,而子序列不要求。因此在动态规划的状态转移方程中,当两端字符不相同时,子序列需要取两边选择后的最大值,而子串则直接跳过这种情况,因为不连续的话无法形成更长的子串。 可能还需要注意边界条件的不同。例如,子序列的单个字符都是长度为1的回文,所以在初始化时每个dp[i][i] =1。而子串的初始化可能每个单个字符都是回文,所以dp[i][i] = true,同时两个相邻字符如果相同的话,dp[i][i+1] = true。 总的来说,回文子串和子序列的问题在定义、解法以及应用场景上都有明显差异,需要分别处理。</think>### 回文子串问题 vs 最长回文子序列的区别 #### 1. **定义差异** - **回文子串**:字符串中**连续字符**组成的回文序列。例如,字符串 `"abcba"` 的最长回文子串是 `"abcba"`,长度为5。 - **最长回文子序列**:字符串中**不要求连续**但保持相对顺序的回文序列。例如,字符串 `"abcda"` 的最长回文子序列是 `"acda"` 或 `"abda"`,长度为3。 #### 2. **算法实现差异** ##### **回文子串问题** - **动态规划思路**: - 定义 `dp[i][j]` 表示子串 `s[i..j]` 是否为回文。 - 状态转移方程: - 若 `s[i] == s[j]` 且 `j - i <= 1`,则 `dp[i][j] = true`。 - 若 `s[i] == s[j]` 且 `dp[i+1][j-1] == true`,则 `dp[i][j] = true`。 - 统计所有 `dp[i][j] == true` 的区间长度,取最大值。 - **中心扩展法**: - 遍历每个字符或相邻字符对作为中心,向两侧扩展直到不满足回文条件[^4]。 ##### **最长回文子序列问题** - **动态规划思路**: - 定义 `dp[i][j]` 表示子序列 `s[i..j]` 的最长回文长度。 - 状态转移方程: - 若 `s[i] == s[j]`,则 `dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2`。 - 若 `s[i] != s[j]`,则 `dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1])`[^3]。 - 遍历顺序需从后往前,确保子问题已计算(如 `i` 从末尾开始,`j` 从 `i+1` 开始)。 #### 3. **时间复杂度与空间复杂度** - **回文子串**: - 动态规划:时间复杂度 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(n^2)$。 - 中心扩展法:时间复杂度 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(1)$。 - **最长回文子序列**: - 动态规划:时间复杂度 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(n^2)$(可优化为 $O(n)$)。 #### 4. **应用场景** - **回文子串**:适用于需要连续对称结构的场景,如文本编辑器的拼写检查、DNA序列的连续回文识别。 - **最长回文子序列**:适用于非连续对称结构的场景,如基因序列分析、数据压缩中的模式匹配。 #### 5. **示例代码对比** - **回文子串**(动态规划): ```python def longest_palindrome_substring(s): n = len(s) dp = [[False] * n for _ in range(n)] max_len = 1 for i in range(n-1, -1, -1): for j in range(i, n): if s[i] == s[j]: if j - i <= 1 or dp[i+1][j-1]: dp[i][j] = True max_len = max(max_len, j-i+1) return max_len ``` - **最长回文子序列**(动态规划): ```python def longest_palindrome_subseq(s): n = len(s) dp = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n-1, -1, -1): dp[i][i] = 1 for j in range(i+1, n): if s[i] == s[j]: dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2 else: dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]) return dp[0][n-1] ``` #### 表格总结 | **对比维度** | **回文子串** | **最长回文子序列** | |--------------------|----------------------------------|----------------------------------| | **连续性要求** | 必须连续 | 可不连续 | | **状态转移条件** | 依赖中间子串是否为回文 | 依赖左右子问题的最大值 | | **典型应用场景** | 文本对称性检测 | 基因序列分析 | | **初始化方式** | `dp[i][i] = True`(单字符回文) | `dp[i][i] = 1`(单字符长度为1) | ---
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