516. Longest Palindromic Subsequence

本文介绍了一种利用动态规划算法解决寻找字符串中最长回文子序列的方法。通过构建二维DP数组,实现对任意长度字符串的有效处理,适用于最大长度为1000的字符串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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]
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