Given a string s, find the longest palindromic subsequence’s length in s. You may assume that the maximum length of s is 1000.
Example 1:
Input:
“bbbab”
Output:
4
One possible longest palindromic subsequence is “bbbb”.
Example 2:
Input:
“cbbd”
Output:
2
One possible longest palindromic subsequence is “bb”.
这道题给了我们一个字符串,让我们求最大的回文子序列,子序列和子字符串不同,不需要连续。而关于回文串的题之前也做了不少,处理方法上就是老老实实的两两比较吧。像这种有关极值的问题,最应该优先考虑的就是贪婪算法和动态规划,这道题显然使用DP更加合适。我们建立一个二维的DP数组,其中dp[i][j]表示[i,j]区间内的字符串的最长回文子序列,那么对于递推公式我们分析一下,如果s[i]==s[j],那么i和j就可以增加2个回文串的长度,我们知道中间dp[i + 1][j - 1]的值,那么其加上2就是dp[i][j]的值。如果s[i] != s[j],那么我们可以去掉i或j其中的一个字符,然后比较两种情况下所剩的字符串谁dp值大,就赋给dp[i][j],那么递推公式如下:
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2 if (s[i] == s[j])
max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]) if (s[i] != s[j])
class Solution(object):
def longestPalindromeSubseq(self, s):
"""
:type s: str
:rtype: int
"""
if not s:
return 0
lens = len(s)
dp = [[0 for _ in range(lens)] for _ in range(lens)]
for i in xrange(lens):
dp[i][i]=1
for j in range(i-1, -1, -1):
if s[i]==s[j]:
dp[i][j]=dp[i-1][j+1]+2
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j+1])
return dp[lens-1][0]