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

最终篇——SWAT模型的建立 同理,Soil Data也是同样的方法导入,在Soil Database Options的选项中,选择UserSiol,用同样的方法导入土壤类型,进行重分类。打开窗口后,只定义HRU Thresholdes,其余两个不用设置,设定各数据单元的计算率,这里的10%的意思是计算精度,即分成级HRU计算单元太小,小于平均计算单元的10%,我们就不对这HRU单元进行计算(也就是说太破碎的计算单元不进行计算),若选择0%意味着全部进行计算,需要耗费大量的内存和时间,对计算机要求较高,不建议。 阅读详情

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。

Linux下的隐藏技术(文件隐藏、进程隐藏、端口隐藏、权限隐藏、命令隐藏) 这种技巧是关键记录删除,或者我们可以暴力点,比如前150行是用户的正常操作记录,150以后是攻击者操作记录。在Linux中,使用chattr命令来防止root和其他管理用户误删除和修改重要文件及目录,此权限用ls -l是查看不出来的,从而达到隐藏权限的目的。上面的命令会临时禁用历史功能,这意味着在这命令之后你执行的所有操作都不会记录到历史中,然而这个命令之前的所有东西都会原样记录在历史列表中。这种情况下我们怎么办?在shell中执行的命令,不希望被记录在命令行历史中,如何在linux中开启无痕操作模式呢? 阅读详情

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自己写了个错误答案,主要的问题就是一:遍历的时j的初始值定义错了。因为取最大值要思考dp数组的定义,长度最大的字符的子序列数量。这里情况一和情况二,i=j和i和j连着的情况处理错了,我处理成了i-j,实际j在i的右边应该是j-i。j=i的情况已经在初始化的时候计算过了,因此用j=i+1来计算,j=i和递推公式逻辑不一样。没想到怎么去写,dp定义也定义错了,自己想的dp定义:dp[i],第i个位置的回文子串数目。这个定义无法推断出dp[i+1]和dp[i-1]j一定要大于等于i,不然i,j的范围没有意义。

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其他情况dp[i][j]初始为0就行,这样递推公式:dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);中dp[i][j]才不会被初始值覆盖。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,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。那么dp[i][j]一定是取最大的,即:dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);

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