LeetCode-5. 最长回文子串

本文介绍了一种使用二维动态规划解决寻找字符串中最长回文子串问题的方法。通过填充布尔型二维数组来判断字符串中各子串是否为回文,并记录最长回文子串。

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题目描述

给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。

思路

     二维dp,还是去往二维数组里填数字,这次填的是bool型。

  1. 当只有一个字符时,最长回文子串就是它本身
  2. 创建一个全为False的二维数组
  3. 初始化第0行0列为True,因为要返回的并不是bool,所以还需创建一个列表,来保存最长回文子串,初始值为s[0]
  4. 之后就是填表了,因为第0行0列已经填完了,我们的循环就从r==1开始(l,r为闭合区间,因为l要小于r,所以第一个for循环是r的),第二个for循环就是l在r的范围内从左往右走
  5. 当s[l]==s[r],我们可以看出它们的这个区间是有可能成为最长回文子串,但还需进一步确认
  6. 先判断如果l与r的区间大小只有他俩或者他俩指的是同一个值,即可说明该区间为一个回文子串
  7. 另一种情况就是,dp[l+1][r-1],它区间内的上一轮是回文子串,则也说明当前是回文子串
  8. 记录当前回文子串的长度,与之前保存的最长做对比,如果比之前的长,即记录当前最长回文子串的区间
  9. 最后,返回最长的区间即可
class Solution(object):
    def longestPalindrome(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: str
        """
        if len(s)<=1:
            return s
        dp=[[False]*len(s) for _ in range(len(s))]
        dp[0][0]=True
        res=s[0]
        longest=1
        for r in range(1,len(s)):
            for l in range(r):
                if s[l]==s[r] and (r-l<=2 or dp[l+1][r-1]):
                    dp[l][r]=True
                    curlen=r-l+1
                    if curlen>longest:
                        longest=curlen
                        res=s[l:r+1]
        return res

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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