题目
给你一个字符串 s ,找出其中最长的回文子序列,并返回该序列的长度。
子序列定义为:不改变剩余字符顺序的情况下,删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。
示例1:
输入:s = "bbbab"
输出:4
解释:一个可能的最长回文子序列为 "bbbb" 。
示例2:
输入:s = "cbbd"
输出:2
解释:一个可能的最长回文子序列为 "bb" 。
提示:
1 <= s.length <= 1000
s 仅由小写英文字母组成
思路
动态规划
动态规划思路:
dp[i][j]表示i到j内最大回文子串长度,,有两种情况,s[i] == s[j] 和 s[i] != s[j],如果相等则应该用[i + 1] 到 [j - 1]范围内最大长度 + 2得到dp[i][j],否则则dp[i][j]等于更小的范围内的最大回文子串长度。
class Solution {
public:
int longestPalindromeSubseq(string s) {
int n = s.size();
if(n == 1) return 1;
vector<vector<int>>dp(n,vector<int>(n,0));
//dp[i][j]表示i-》j范围内最长回文子串
char c1,c2;
for(int j = 0; j < n; j++) {
dp[j][j] = 1;
c1 = s[j];
for(int i = j - 1; i >= 0; i--) {
c2 = s[i];
if(c1 == c2) {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
}else {
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j],dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[0][n - 1];
}
};
本文介绍了如何运用动态规划算法解决寻找给定字符串中最长回文子序列的挑战。通过建立二维动态规划矩阵,分别考虑字符相等和不等的情况,更新最大回文子串长度。例如,在输入字符串'bbbab'中,最长回文子序列为'bbbb',长度为4;而在字符串'cbbd'中,最长回文子序列为'bb',长度为2。这种方法适用于处理长度不超过1000个字符且仅包含小写字母的字符串。

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