最长回文子序列

该博客讨论了如何设计算法来找到给定输入字符串的最长回文子序列。问题来源于算法导论中的思考题15-2。博主通过动态规划的方法,分析了长度为n的字符串可能的情况,并提出用两个数组c和sgn分别存储子字符串的长度和状态类型,以解决首尾字符相同或不同的各种情况。最后给出了相应的代码实现。

算法导论思考题15-2

回文是正序与逆序相同的非空字符串。例如,所有长度为1的字符串,civic,racecar,aibohphobia都是回文,设计算法,求给定输入字符串的最长回文子序列。例如,给定输入character,算法应该返回carac,算法的运行时间是怎样的?

    这是一个动态规划题目,注意到一个长度为n的字符串L(0,n)有以下三种情况:

    1、首尾字符相同,其最大子串的长度l(0,n)=l(1,n-2)+2;

    2、首尾字符不同,且l(1,n-1)>=l(0,n-1);

    3、首尾字符不同,且l(1,n-1)< l(0,n-1);

    按三种情况分类,用两个数组c和sgn存储子字符串的长度和状态类型

    代码如下:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream>
#include<vector>	
#include<functional>
#include<string>
using namespace std;

void Print(string input, int s, int l, int c[100][100],int sgn[100][100]);
string output;

int main() {
	string input, temp;
	int i, m, sum, lgt, c[100][100], sgn[100][100];
	getline(cin,input);
	lgt = input.length();

	for (i = 0; i < 100; i++) {
		c[i][0] = 0;
		c[i][1] = 1;
	}

	for (m = 2; m <= lgt; m++) {

		sum = 0;

		for (
### 最长回文子序列算法实现 最长回文子序列问题是典型的动态规划问题之一,其目标是从给定字符串中找出最长回文子序列及其长度。以下是该问题的具体分析和 Java 实现。 #### 动态规划核心思想 为了求解此问题,可以采用动态规划方法。通过构建一个二维数组 `dp` 来存储中间状态的结果,其中 `dp[i][j]` 表示字符串从索引 `i` 到 `j` 的最长回文子序列长度[^3]。如果字符 `s[i]` 和 `s[j]` 相同,则有关系式: \[ dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2 \] 反之,当两者不相同时, \[ dp[i][j] = \max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]) \] 边界条件为单个字符的情况,即 \( dp[i][i] = 1 \)。 #### 时间复杂度 由于需要填充整个二维表,因此时间复杂度为 \( O(n^2) \),其中 \( n \) 是输入字符串长度[^2]。 #### Java 实现代码 下面是基于上述思路编写的 Java 程: ```java public class LongestPalindromicSubsequence { public static int longestPalindromeSubseq(String s) { int n = s.length(); if (n == 0) return 0; // 创建 DP 数组 int[][] dp = new int[n][n]; // 初始化对角线上的值 for (int i = 0; i < n; i++) { dp[i][i] = 1; } // 填充表格 for (int len = 2; len <= n; len++) { // 子长度 for (int i = 0; i <= n - len; i++) { int j = i + len - 1; if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) { dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2; } else { dp[i][j] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]); } } } // 返回最终结果 return dp[0][n - 1]; } public static void main(String[] args) { String input = "bbbab"; System.out.println("The length of the longest palindromic subsequence is: " + longestPalindromeSubseq(input)); } } ``` 以上程实现了计算任意字符串最长回文子序列的功能,并返回其长度[^1]。 #### 结果解释 运行上面的代码会得到如下输出: 对于输入 `"bbbab"`,输出将是 `4`,对应的最长回文子序列可能是 `"bbbb"` 或其他形式的相同长度回文子序列。 ---
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