LeetCode5-最长回文子串

本文介绍了一种使用动态规划算法解决寻找字符串中最长回文子串问题的方法。通过定义二维数组dp[i][j]记录原字符串i至j区间子串是否为回文子串,结合三个判断条件,有效地解决了这一经典问题。
/*
(1) 定义二维数组 dp[i][j] 记录原字符串 i 至 j 区间子串是否是回文子串。
-当 i == j,dp[i][j] 是回文子串(单字符都是回文子串);
-当 j - i < 3,只要 S[i] == S[j],则 dp[i][j] 是回文子串(如"aa",“aba”),否则不是;
-当 j - i >= 3,如果 S[i] == S[j] && dp[i + 1][j - 1] ,则 dp[i][j] 是回文子串,否则不是。
(2) 根据三个判断条件,动态规划字符串每个位置能达到的最长回文子串。

*/
class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
       // 特判
        int len = s.length();
        if (len < 2) {
            return s;
        }
        int maxLen = 1;
        int begin = 0;

        // dp[i][j] 表示 s[i, j] 是否是回文串
        boolean[][] dp = new boolean[len][len];
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            dp[i][i] = true;
        }
        for (int j = 1; j < len; j++) {
            for (int i = 0; i < j; i++) {
                if (s.charAt(i)!= s.charAt(j)) {
                    dp[i][j] = false;
                } else { //s.charAt[i] == s.charAt[j]
                    //0同一个位置 相邻位置1 间隔一个位置2
                    if (j - i < 3) {
                        dp[i][j] = true;
                    } else {
                        dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
                    }
                }
     // 只要 dp[i][j] == true 成立,就表示子串 s[i..j] 是回文,此时记录回文长度和起始位置
                if (dp[i][j] && j - i + 1 > maxLen) {
                    maxLen = j - i + 1;
                    begin = i;
                }
            }
        }
        return s.substring(begin, begin + maxLen);
    }
}

题目:https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring/

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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