5. Longest Palindromic Substring 题解

本文介绍了一种利用动态规划求解最长回文子串的方法,通过避免重复计算提高效率。文中详细阐述了状态转移方程及边界条件,并给出了具体实现代码。

题目:

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  • Total Submissions: 805973
  • Difficulty: Medium
  • Contributor: LeetCode

Given a string s, find the longest palindromic substring in s. You may assume that the maximum length of s is 1000.

Example:

Input: "babad"

Output: "bab"

Note: "aba" is also a valid answer.

Example:

Input: "cbbd"

Output: "bb"
动态规划方法:
我们要知道如何避免不必要的重新计算,验证回文。如果我们已经知道的'bab”''bab”是回文,那么可知,“'ababa”''ababa”必是回文,因为左右两端字母是一样的。
定义p(i,j)p(i,j)如下:
P(i,j)={true,if the substring Si…Sj is a palindromefalse,otherwise. P(i,j)={true,if the substring Si…Sj is a palindromefalse,otherwise. 
因此,
P(i, j) = ( P(i+1, j-1) \text{ and } S_i == S_j )P(i,j)=(P(i+1,j−1) and S​i​​==S​j​​)
基本情况如下:
P(i, i) = trueP(i,i)=true
P(i, i+1) = ( S_i == S_{i+1} )P(i,i+1)=(S​i​​==S​i+1​​)
复杂度分析
.Time complexity : O(n^2)O(n​2​​). This gives us a runtime complexity of O(n^2)O(n​2​​).
.Space complexity : O(n^2)O(n​2​​). It uses O(n^2)O(n​2​​) space to store the table.
这是以abade为例,得到的dp矩阵:
给出代码:
public String longestPalindrome(String s) {
    boolean[][] flag = new boolean[s.length()][s.length()];
    int maxlen = 0,start = 0;
    for(int i = 0;i < s.length(); i++){
        flag[i][i] = true;
        maxlen = 1;
        start = i;
    }
    for(int i = 0;i < s.length()-1; i++)
        if(s.charAt(i)==s.charAt(i+1)){
            flag[i][i+1] = true;
            maxlen = 2;
            start = i;
        }
    for(int len = 3; len<= s.length(); len++)
        for(int i = 0;i < s.length()-len+1; i++){
            int j = i+len-1;
            if(s.charAt(i)==s.charAt(j)&&flag[i+1][j-1]==true){
                flag[i][j] = true;
                maxlen = len;
                start = i;
            }
        }
    return s.substring(start, start+maxlen);
}



多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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