leetcode647. 回文子串

这篇博客介绍了如何使用双指针法和动态规划两种方法来解决寻找字符串中回文子串数量的问题。双指针法通过以每个字符为中心向两边扩散检查对称性;动态规划则通过构建二维布尔数组记录子串是否为回文,从而统计总数。文章提供了具体的代码实现,并给出了两个实例进行说明。

地址https://leetcode-cn.com/problems/palindromic-substrings/
描述
给你一个字符串 s ,请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。
回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。
子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。
具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被视作不同的子串。

实例1

输入:s = “abc”
输出:3
解释:三个回文子串: “a”, “b”, “c”

实例2

输入:s = “aaa”
输出:6
解释:6个回文子串: “a”, “a”, “a”, “aa”, “aa”, “aaa”

双指针法(该方法较好)

思路:找中心然后向两边扩散看是不是对称
答案

class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        int len = s.length();

        int res = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            res++;
            //以i为中心点
            int left = i - 1;
            int right = i + 1;
            while (left >= 0 && right < len && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
                res++;
                left--;
                right++;
            }

            //以i和i+1为中心点
            left = i;
            right = i + 1;
            while (left >= 0 && right < len && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
                res++;
                left--;
                right++;
            }
        }

        return res;
    }
}

动态规划(**)

答案

class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        int len = s.length(); 
        //dp[i][j]:s的i-j位置的字串是否是回文子串,如果是dp[i][j]为true,否则为false。
        boolean[][] dp = new boolean[len][len];

        int res = 0;
        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = i; j < len; j++) {
                if (i == j) {
                    res++;
                    dp[i][j] = true;
                } else if (i + 1 == j && s.charAt(i) == s.charAt(j)) {
                    res++;
                    dp[i][j] = true;
                } else if (s.charAt(i) == s.charAt(j) && dp[i + 1][j - 1]) {
                    res++;
                    dp[i][j] = true;
                }
            }
        }

        return res;
    }
}
### LeetCode 第 5 题 '最长回文子串' 的 Python 解法 对于给定字符串 `s`,返回其中的最长回文子串是一个经典算法问题。一种高效的解决方案是利用中心扩展方法来寻找可能的最大长度回文。 #### 中心扩展法解析 该方法基于观察到的一个事实:一个回文串可以由中间向两端不断扩散而得。因此可以从每一个字符位置出发尝试构建尽可能大的回文序列[^1]。 具体来说: - 对于每个字符作为单个字符的中心点; - 或者两个相同相邻字符作为一个整体中心点; - 向两侧延伸直到遇到不匹配的情况为止; 记录下每次找到的有效回文串及其起始索引和结束索引,并更新全局最优解。 下面是具体的 Python 实现代码: ```python def longest_palindrome(s: str) -> str: if not s or len(s) == 0: return "" start, end = 0, 0 for i in range(len(s)): len1 = expand_around_center(s, i, i) len2 = expand_around_center(s, i, i + 1) max_len = max(len1, len2) if max_len > end - start: start = i - (max_len - 1) // 2 end = i + max_len // 2 return s[start:end + 1] def expand_around_center(s: str, left: int, right: int) -> int: L, R = left, right while L >= 0 and R < len(s) and s[L] == s[R]: L -= 1 R += 1 return R - L - 1 ``` 此函数通过遍历整个输入字符串并调用辅助函数 `expand_around_center()` 来计算以当前位置为中心能够形成的最长回文串长度。最终得到的结果即为所求的最大回文子串
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