最长回文子串 动态规划

    边界条件:一个字符的回文长度为1

    状态:d(i,j)表示在d(i...j)的最长回文串的长度

    转移方程:

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]);
由于状态方程中,需要i+1的状态则外层循环为逆序,由于需要j-1的状态,内层为顺序

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=100;
char s[maxn];
int dp[maxn][maxn];
int main(){
    while(scanf("%s",&s)==1){
        int n=strlen(s);
        for(int i=n-1;i>=0;--i){
            dp[i][i]=1;
            for(int j=i+1;j<n;++j){
                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]);
            }
        }
        printf("%d\n",dp[0][n-1]);
    }
    return 0;
}
空间还能用滚动数组优化。

如有不当之处欢迎指出!

最长回文子串问题可以使用动态规划来解决。 动态规划的思路是利用已知的子问题的解来求解更大规模的问题。对于回文串,我们可以定义一个二维数组 dp[i][j],表示字符串从位置 i 到 j 是否是回文串。那么,如果 dp[i][j] = true,则表示从 i 到 j 的字符串是回文串。 根据回文串的定义,我们可以得到递推关系式: - 如果 s[i] == s[j],并且 s[i+1] 到 s[j-1] 是一个回文串,那么 s[i] 到 s[j] 也是一个回文串。即:如果 s[i] == s[j] 并且 j - i <= 2 或者 dp[i+1][j-1] = true,则 dp[i][j] = true。 - 如果 s[i] != s[j],那么 s[i] 到 s[j] 不是一个回文串。即:如果 s[i] != s[j],则 dp[i][j] = false。 根据递推关系式,我们可以使用动态规划的方式求解最长回文子串: 1. 初始化二维数组 dp 的对角线上的元素为 true,表示单个字符一定是回文串。 2. 从字符串的末尾开始遍历,从右下角开始计算 dp 数组的其他位置。 3. 根据递推关系式计算 dp 数组的其他位置。 4. 在计算过程中记录最长回文子串的起始位置和长度。 5. 根据最长回文子串的起始位置和长度截取原始字符串,即可得到最长回文子串。 下面是使用动态规划求解最长回文子串的代码示例(使用 Python 实现): ```python def longestPalindrome(s): n = len(s) dp = [[False] * n for _ in range(n)] start = 0 max_len = 1 # 初始化对角线 for i in range(n): dp[i][i] = True # 从右下角开始计算 dp 数组 for i in range(n-1, -1, -1): for j in range(i+1, n): if s[i] == s[j] and (j - i <= 2 or dp[i+1][j-1]): dp[i][j] = True if j - i + 1 > max_len: max_len = j - i + 1 start = i return s[start:start+max_len] ``` 这样,调用 `longestPalindrome` 函数并传入一个字符串,即可得到该字符串的最长回文子串
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