UVA 11404 Palindromic Subsequence (去除字符DP,4级)

本文介绍了一个算法,用于在给定字符串中找到最长的回文子序列,并确保该序列在字典序上是最小的。算法通过记录每次更新的最优解来实现这一目标。

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

E - Palindromic Subsequence
Crawling in process... Crawling failed Time Limit:3000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu
Appoint description: System Crawler (2013-05-30) acmparand (2013-08-02)

Description

 

A Subsequence is a sequence obtained by deleting zero or more characters in a string. A Palindrome is a string which when read from left to right, reads same as when read from right to left. Given a string, find the longest palindromic subsequence. If there are many answers to it, print the one that comes lexicographically earliest.

 


Constraints

 

  • Maximum length of string is 1000.
  • Each string has characters `a' to `z' only.

Input

Input consists of several strings, each in a separate line. Input is terminated by EOF.

Output

For each line in the input, print the output in a single line.

Sample Input

 

aabbaabb
computer
abzla
samhita

Sample Output

 

aabbaa
c
aba
aha
去除
去除最少的字符使其是回文串,字典序最小。直接记录每次最优更新用string

    
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#define FOR(i,a,b) for(int i=a;i<=b;++i)
#define clr(f,z) memset(f,z,sizeof(f))
using namespace std;
const int mm=1005;
char s[mm],rs[mm];
class Node
{
	public:
	int len;string s;
	bool operator<(const Node&x)const
	{
		if(len!=x.len)return len<x.len;
		return s>x.s;
	}
}dp[mm][mm];
void LCS(int len)
{
	FOR(i,0,len)
	{
		dp[i][0].len=0;dp[i][0].s.clear();
		dp[0][i].len=0;dp[0][i].s.clear();
	}
	FOR(i,1,len)FOR(j,1,len)
	{
		if(s[i]==rs[j])//lcs
		{
			dp[i][j].len=dp[i-1][j-1].len+1;
			dp[i][j].s=dp[i-1][j-1].s+s[i];
		}
		else
		{
			dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
		}
	}
}
string revrse(string s)
{
	string tmp="";
	for(int i=s.length()-1;i>=0;--i)
	tmp+=s[i];
	return tmp;
}
string getans(int len)
{
	Node ans;
	ans.s.clear();ans.len=0;
	FOR(i,1,len-1)
	{
		ans=max(ans,dp[i][len-i]);
	}
	ans.len+=ans.len;
	ans.s+=revrse(ans.s);
	Node tmp;
	FOR(i,1,len)
	{ tmp.len=2*dp[i-1][len-i].len+1;
	  tmp.s=dp[i-1][len-i].s+s[i]+revrse(dp[i-1][len-i].s);
		ans=max(ans,tmp);
	}
	return ans.s;
}
int main()
{
	while(cin>>s+1)
	{int len=strlen(s+1);
	 FOR(i,1,len)rs[i]=s[len-i+1];
	 	LCS(len);
		cout<<getans(len)<<"\n";
	}
	return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/nealgavin/p/3797525.html

### 关于回文子序列的算法及其示例 #### 定义与概念 回文是指正读和反读都相同的字符序列。对于给定字符串中的任意字符组合形成的子序列,如果该子序列满足上述条件,则称为回文子序列。 #### 动态规划求解最长回文子序列 为了找到一个字符串中最长的回文子序列,可以采用动态规划的方法来解决这个问题。设 `dp[i][j]` 表示从第 i 到 j 的子串内的最长回文子序列长度: - 当 s[i]==s[j] 时, dp[i][j]=dp[i+1][j−1]+2; - 否则, dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i][j−1]). 最终的结果保存在 `dp[0][len(s)-1]` 中[^3]. ```python def longest_palindromic_subseq(s: str) -> int: n = len(s) # 创建二维数组用于存储中间结果 dp = [[0]*n for _ in range(n)] # 初始化单个字符的情况 for i in range(n): dp[i][i] = 1 # 填充表格 for length in range(2, n + 1): for start in range(n - length + 1): end = start + length - 1 if s[start] == s[end]: dp[start][end] = dp[start+1][end-1] + 2 else: dp[start][end] = max(dp[start+1][end], dp[start][end-1]) return dp[0][-1] ``` 此方法的时间复杂度为 O(),空间复杂度同样为 O(). #### 枚举所有可能的回文子序列 除了寻找最长的回文子序列外,还可以通过枚举的方式找出所有的不同回文子序列。这种方法适用于较短的输入字符串,并且可以通过位掩码技术实现高效的遍历。 ```python from collections import defaultdict def count_distinct_palindrome_subsequences(text: str) -> list[str]: results = set() memo = {} def backtrack(start=0, path=""): nonlocal text, results, memo key = (start, path) if key not in memo: temp_set = {path} if path == path[::-1] else {} for index in range(start, len(text)): new_path = path + text[index] if new_path == new_path[::-1]: temp_set.add(new_path) temp_set |= backtrack(index + 1, new_path) memo[key] = temp_set results.update(memo[(start, path)]) return memo[(start, path)] backtrack() return sorted(list(results)) ``` 这段代码会返回按字典序排列的不同回文子序列列表.
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