P2679子串(dp)

 题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/2679

这题目有四个状态dp[2][i][j][k]首先第一个状态1表示选取a[i],0表示不考虑选不选然后i表示已扫过a字符串的前i个元素j表示构造了前j个b子串k表示有k组子串构造而成于是状态转移方程为:dp[1][i][j][k]=(dp[1][i-1][j-1][k]+dp[0][i-1][j-1][k-1])和dp[0][i][j][k]=(dp[1][i][j][k]+dp[0][i][j][k])

然后显然可以看出第二个状态i是可以通过滚动数组“滚掉”的。

下面是代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <vector>
using namespace std;
const int maxn=2000;
const int mod=1000000007;
typedef long long int LL;
LL dp[2][300][300]={};
int main()
{
	int n,m,num;
	while(scanf("%d%d%d",&n,&m,&num)==3){
		char a[maxn]={},b[maxn]={};
		scanf("%s%s",a+1,b+1);
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		dp[0][0][0]=dp[1][0][0]=1;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=m;j>=1;j--)    /*在此j一定是从m递推到1因为若从1到m则dp[1][j-1][k]则代表的是i状态下的而不是i-1状态下的*/
		for(int k=1;k<=num;k++){
			if(a[i]!=b[j]){           /* 注意如果不相等一定dp[1][j][k]要清零因为若不清零代表dp[1][i][j][k]=dp[1][i-1][j][k]这样是错的在此我被坑了很长时间*/
				dp[1][j][k]=0;
				continue;
			}
			dp[1][j][k]=(dp[1][j-1][k]+dp[0][j-1][k-1])%mod;
			dp[0][j][k]=(dp[0][j][k]+dp[1][j][k])%mod;
		}
		printf("%lld\n",dp[0][m][num]);
	}
	return 0;
}


### 关于回文子串算法的实现方法 #### 中心扩散法 中心扩散法通过遍历每一个可能成为回文中点的位置,尝试向两侧扩展以找到最长的回文字串。对于每个位置,存在两种情况:一种是以该字符为中心的奇数长度回文;另一种是以该字符及其右侧相邻字符作为中心的偶数长度回文。 ```c int expandAroundCenter(char* s, int left, int right) { while (left >= 0 && right < strlen(s) && s[left] == s[right]) { --left; ++right; } return right - left - 1; } ``` 此函数用于计算从指定起始点向外扩增的最大范围[^1]。 #### 动态规划法 动态规划则利用了一个二维布尔数组 `dp` 来记录不同区间内的字串是否构成回文。具体来说: - 初始化所有单个字符的状态为真 (`true`); - 对于每一对连续字符,如果它们相等,则设置对应状态也为真; - 进一步考虑更长的序列时,只有当两端字符相同且内部区域也形成回文的情况下才可标记为真。 最终结果保存在一个变量中以便后续查询最大值以及对应的边界坐标。 ```c bool dp[MAX_LEN][MAX_LEN]; // 假设 MAX_LEN 是预定义的最大字符串长度 for (int i = 0; i < n; ++i) dp[i][i] = true; // ...其他逻辑... if (s[l] == s[r] && (r - l < 2 || dp[l + 1][r - 1])) { dp[l][r] = true; } else { dp[l][r] = false; } ``` 这种方法能够有效地处理各种类型的输入数据,并保证时间复杂度不超过 O()[^2]. #### 特殊情形下的优化 针对某些特殊情况可以直接给出结论而无需执行上述复杂的运算过程。比如当整个字符串本身就是回文的时候显然它就是所求的结果;另外如果传入的是空串或者是仅含单一字母的情况同样如此[^3]. 综上所述,无论是采用中心扩散还是基于记忆化的动态规划策略都可以很好地解决问题。实际编程过程中可以根据个人喜好或者特定需求选择合适的方式加以应用[^4].
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