【算法练习Day48】回文子串最长回文子序列

在这里插入图片描述

📝个人主页：@Sherry的成长之路
🏠学习社区：Sherry的成长之路（个人社区）
📖专栏链接：练题
🎯长路漫漫浩浩，万事皆有期待

文章目录

回文子串
最长回文子序列
总结：

回文子串

647. 回文子串 - 力扣（LeetCode）

给一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。

子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。

具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。

确定dp数组（dp table）以及下标的含义
dp[i] 和 dp[i-1] ，dp[i + 1] 看上去都没啥关系。

所以我们要看回文串的性质。

我们在判断字符串S是否是回文，那么如果我们知道 s[1]，s[2]，s[3] 这个子串是回文的，那么只需要比较 s[0]和s[4]这两个元素是否相同，如果相同的话，这个字符串s 就是回文串。

那么此时我们是不是能找到一种递归关系，也就是判断一个子字符串（字符串的下表范围[i,j]）是否回文，依赖于，子字符串（下表范围[i + 1, j - 1]））是否是回文。

所以为了明确这种递归关系，我们的dp数组是要定义成一位二维dp数组。

布尔类型的dp[i][j]：表示区间范围[i,j] （注意是左闭右闭）的子串是否是回文子串，如果是dp[i][j]为true，否则为false。

确定递推公式
在确定递推公式时，就要分析如下几种情况。

整体上是两种，就是s[i]与s[j]相等，s[i]与s[j]不相等这两种。

当s[i]与s[j]不相等，那没啥好说的了，dp[i][j]一定是false。

当s[i]与s[j]相等时，这就复杂一些了，有如下三种情况

情况一：下标i 与 j相同，同一个字符例如a，当然是回文子串
情况二：下标i 与 j相差为1，例如aa，也是回文子串
情况三：下标：i 与 j相差大于1的时候，例如cabac，此时s[i]与s[j]已经相同了，我们看i到j区间是不是回文子串就看aba是不是回文就可以了，那么aba的区间就是 i+1 与 j-1区间，这个区间是不是回文就看dp[i + 1][j - 1]是否为true。

dp数组如何初始化
dp[i][j]初始化为false。
确定遍历顺序
遍历顺序可有有点讲究了。

首先从递推公式中可以看出，情况三是根据dp[i + 1][j - 1]是否为true，在对dp[i][j]进行赋值true的。

dp[i + 1][j - 1] 在 dp[i][j]的左下角

如果矩阵是从上到下，从左到右遍历，那么会用到没有计算过的dp[i + 1][j - 1]，也就是根据不确定是不是回文的区间[i+1,j-1]，来判断了[i,j]是不是回文，那结果一定是不对的。

所以一定要从下到上，从左到右遍历，这样保证dp[i + 1][j - 1]都是经过计算的。

有的代码实现是优先遍历列，然后遍历行，其实也是一个道理，都是为了保证dp[i + 1][j - 1]都是经过计算的。

举例推导dp数组
举例，输入：“aaa”，dp[i][j]状态如下：

图中有6个true，所以就是有6个回文子串。

class Solution {
    public int countSubstrings(String s) {
        boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()];
        for (boolean[] a: dp) {
            Arrays.fill(a,false);
        }
        int result = 0;
        for (int i = s.length()-1; i>=0 ; i--) {
            for (int j = i; j <s.length() ; j++) {
                if (s.charAt(i)==(s.charAt(j))) {
                    if (j-i<=1){
                        dp[i][j] = true;
                        result++;
                    }else if(dp[i+1][j-1]==true){
                        dp[i][j] = true;
                        result++;
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

最长回文子序列

516. 最长回文子序列 - 力扣（LeetCode）

给一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。
子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。

动规五部曲分析如下：

确定dp数组（dp table）以及下标的含义
dp[i][j]：字符串s在[i, j]范围内最长的回文子序列的长度为dp[i][j]。
确定递推公式
在判断回文子串的题目中，关键逻辑就是看s[i]与s[j]是否相同。

如果s[i]与s[j]相同，那么dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;

如图：

如果s[i]与s[j]不相同，说明s[i]和s[j]的同时加入并不能增加[i,j]区间回文子序列的长度，那么分别加入s[i]、s[j]看看哪一个可以组成最长的回文子序列。

加入s[j]的回文子序列长度为dp[i + 1][j]。
加入s[i]的回文子序列长度为dp[i][j - 1]。
那么dp[i][j]一定是取最大的，即：dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);

dp数组如何初始化
首先要考虑当i 和j 相同的情况，从递推公式：dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2; 可以看出递推公式是计算不到 i 和j相同时候的情况。

所以需要手动初始化一下，当i与j相同，那么dp[i][j]一定是等于1的，即：一个字符的回文子序列长度就是1。

其他情况dp[i][j]初始为0就行，这样递推公式：dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]); 中dp[i][j]才不会被初始值覆盖。

确定遍历顺序
从递归公式中，可以看出，dp[i][j] 依赖于 dp[i + 1][j - 1] ，dp[i + 1][j]和 dp[i][j - 1]

所以遍历i的时候一定要从下到上遍历，这样才能保证下一行的数据是经过计算的。

j的话，可以正常从左向右遍历。

举例推导dp数组

输入s:“cbbd” 为例，dp数组状态如图：

在这里插入图片描述

红色框即：dp[0][s.size() - 1]; 为最终结果。

class Solution {
    public int longestPalindromeSubseq(String s) {
        int[][] dp = new int[s.length()][s.length()];
        for (int i = 0; i <s.length(); i++) {
            dp[i][i] = 1;
        }
        for (int i = s.length()-1; i >=0 ; i--) {
            for (int j =i+1; j <s.length(); j++) {
                if (s.charAt(i)==s.charAt(j)) dp[i][j]=dp[i+1][j-1]+2;
                else dp[i][j]=Math.max(dp[i][j-1],dp[i+1][j]);
            }
        }
        return dp[0][s.length()-1];
    }
}