关于回文的常见题目

c语言求解蓝桥杯真题回文日期 先看原题: 2020 年春节期间,有一个特殊的日期引起了大家的注意:2020 年 2 月 2 日。因为如果将这个日期按 “yyyymmdd” 的格式写成一个 8 位数是 20200202,恰好是一个回文数。我们称这样的日期是回文日期。 有人表示 20200202 是 “千年一遇” 的特殊日子。对此小明很不认同,因为不到 2 年之后就是下一个回文日期:20211202 即 2021 年 12 月 2 日。 也有人表示 20200202 并不仅仅是一个回文日期,还是一个 ABABBABA 型的回文日期。. 阅读详情

1、最长回文子串

这道题要好好说一下,做了好几次了,做完过一段时间又忘了,所以总结一下,以后忘得时候拿出来看,用两种比较好理解的方法来做

先上动态规划的代码

class Solution:
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        if not s:
            return ''
        n = len(s)
        maxlen = 0
        res = 0
        dp = [[False for _ in range(n)]for _ in range(n)]
        for j in range(n):
            for i in range(j+1):
                dp[i][j] = s[i]==s[j] and (j-i<=2 or dp[i+1][j-1])
                if dp[i][j]:
                    if j-i+1>maxlen:
                        maxlen = j-i+1
                        res = s[i:j+1]
        return res

以s = ' babad' 为例,j不断地向后,i是从0到j,不断地去判断,所以两层for循环是写成代码里那样,当j=4时,i从0到4,然后去查找最长回文

当然,两层for循环还有其他的写法,图片来自来源

image.png

dp[i][j] 表示的是 s[i] 和 s[j] 是否相等,如果相等,并且 dp[i+1][j-1] 也相等,说明之前是回文子串,然后再加上现在这两个。所以dp[i][j] = s[j] == s[j] && dp[i+1][j-1],但是看代码发现还有 j - i <=2 这个选项,原因如下:

s = ' babad' ,当 i =0 ,j=2的时候,j-i=2,并且 s[j] == s[j],中间只剩一个元素a肯定是回文,所以就不需要判断 dp[i+1][j-1],直接就是对的。

而且 j - i <= 2 要写在  dp[i+1][j-1]前面,否则会报错,因为当 i=1,j=2时,如果先写 dp[i+1][j-1] ,那么i 变成2,j变成1,这样从刚才的分析来说是不对的,因为j是不断地向后,而i是从0到 j的,i 就超出 j了,所以是不行的。其他的部分比较好懂就不解释了

第二种方法:

class Solution:
    def __init__(self):
        self.res = ''
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        if not s:
            return ''
        for i in range(len(s)):
            self.helper(s,i,i)
            self.helper(s,i,i+1)
        return self.res
    def helper(self,s,left,right):
        while left>=0 and right<len(s) and s[left]==s[right]:
            left-=1
            right+=1
        cur = s[left+1:right]
        if len(cur)>len(self.res):
            self.res = cur 

这种方法采取的是中心扩散法

从中间向两边扩散,但是字符串的长度可能是奇数,可能是偶数,所以直接写两次,结果是一样的

2.最长回文子序列

先上代码

class Solution:
    def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
        if not s:
            return 0
        n = len(s)
        dp = [[0 for _ in range(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] = dp[i+1][j-1]+2
                else:
                    dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i+1][j])
        return dp[0][n-1]

核心代码是下文,其实还比较好理解,如果两端的字母相同,那长度加2,否则就看两边子串的长度,取最长的那个

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])
                   

对于两个for循环,第一个for循环是从后面往前来设置i的位置,假如字符串是 "bbbab" ,当 i 指向第2个位置的时候,j从第3个开始依次向后和第i个位置的字母进行比较

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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qq_40263592的博客 1552

LeetCode第125题_验证回文串

如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后,短语正着读和反着读都一样。则可以认为该短语是一个。字母和数字都属于字母数字字符。给你一个字符串s,如果它是,返回true;否则,返回false。

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烟雨人长安
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