LeetCode--No.5--Longest Palindromic Substring

本文探讨了在给定字符串中查找最长回文子串的三种方法:暴力破解(Brute Force)、动态规划(DP)及另一种未详述的方法。通过具体示例,如输入babad和cbbd,展示了不同方法的输出结果,帮助读者理解算法的实现与优化。

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Given a string s, find the longest palindromic substring in s. You may assume that the maximum length of s is 1000.

Example 1:

Input: "babad"
Output: "bab"
Note: "aba" is also a valid answer.

Example 2:

Input: "cbbd"
Output: "bb"

方法一:Brute Force O(n^3)

想到了这个方法,但是觉得过不去time,就没有实现。这很不好,应该做到想到了就立刻写出来,跑一下看看。
这个版本是从Leetcode上面抄的。我原来自己写的版本果然超时了。不开森!
 

class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        if (s == null || s.length() == 0)   return s;
        int max = 1;
        String ans = String.valueOf(s.charAt(0));

        for(int i = 0; i < s.length(); i++){
            for(int j = s.length() - 1; j > 0; j--){
                int l = i;
                int r = j;
                
                if (max >= s.length() - i)
                    return ans;
                
                while(l < r){
                    if (s.charAt(l) != s.charAt(r)) break;
                    else{
                        l++;
                        r--;
                        if (l >= r){
                            if (max < j-i+1){
                                max = j-i+1;
                                ans = s.substring(i,j+1);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return ans;
    }
}

方法二:DP

class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        if (s == null || s.length() == 0)   return s;
        boolean[][] isPalindrome = new boolean[s.length()][s.length()];
        for(int i = 0; i < s.length(); i++){
            isPalindrome[i][i] = true;
            for(int j = 0; j <= i; j++)
                isPalindrome[i][j] = true;
        }
        int maxIndex = 0;
        int minIndex = 0;
        for(int i = s.length() - 1; i >= 0; i--){
            for(int j = i + 1 ; j < s.length(); j++){
                isPalindrome[i][j] = isPalindrome[i+1][j-1] && (s.charAt(i) == s.charAt(j));
                if (isPalindrome[i][j] == true && (j - i > maxIndex - minIndex)){
                    minIndex = i;
                    maxIndex = j;
                }
            }
        }
        return s.substring(minIndex,maxIndex+1);
    }
}

方法三:

明天再回来更新

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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