647. 回文子串
题目链接:647. 回文子串
文档讲解:代码随想录
状态:不会
思路:
dp[i][j] 表示字符串 s 从索引 i 到索引 j 这一段子串是否为回文子串。
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[i + 1][j - 1]和dp[i][j]关系:
字符串中s[i,j]就是在s[i-1][j+1]的基础上两端分别加上了一个字符,
因为chars[i] == chars[j],所以只要dp[i + 1][j - 1]为true,dp[i][j]必定为true
遍历顺序:
可以发现dp[i][j]是从左下方往右上方推导过来的,所以i往上,j往右
题解:
public int countSubstrings(String s) {
// 将字符串转换为字符数组
char[] chars = s.toCharArray();
// 获取字符串的长度
int n = s.length();
// 创建一个二维数组 dp,用于存储子串是否为回文
// dp[i][j] 表示字符串 s 从索引 i 到索引 j 这一段子串是否为回文子串
boolean[][] dp = new boolean[n][n];
// 计数器,用于统计回文子串的数量
int count = 0;
//根据状态转移方程可以发现dp[i][j]是从左下方往右上方推导过来的,所以i往上,j往右
// 从后向前遍历字符串的字符
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
// 从当前字符向后遍历剩余字符
for (int j = i; j < n; j++) {
// 如果字符 i 和字符 j 相等
if (chars[i] == chars[j]) {
// 如果 i 和 j 之间的距离小于等于1(即相邻或同一字符),或者子串 i+1 到 j-1 也是回文
// dp[i + 1][j - 1]和dp[i][j]关系:
// 字符串中s[i,j]就是在s[i-1],j+1]的基础上两端分别加上了一个字符,
// 因为chars[i] == chars[j],所以只要dp[i + 1][j - 1]为true,dp[i][j]必定为true
if (j - i <= 1||dp[i + 1][j - 1]) {
// 标记 dp[i][j] 为 true,表示该子串是回文
dp[i][j] = true;
// 回文子串计数器加1
count++;
}
}
}
}
// 返回回文子串的总数
return count;
}
}
516.最长回文子序列
题目链接:516.最长回文子序列
文档讲解:代码随想录
状态:不会
思路:
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]
因为遍历的时候i是从下往上,j是从左往右,所以字符串中s[i,j]就是在s[i-1,j+1]的基础上两端分别加上了一个字符。
如果s[i]与s[j]相同,那么显然dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
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]);
题解:
public int longestPalindromeSubseq(String s) {
int len = s.length();
char[] chars = s.toCharArray();
int[][] dp = new int[len][len]; // 初始化 dp 数组,dp[i][j] 表示 s[i...j] 的最长回文子序列长度
// 从后往前遍历 i,以保证所有可能的子问题都被考虑到
for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
dp[i][i] = 1; // 单个字符的最长回文子序列长度为 1
// 从 i+1 开始遍历 j,确保 j > i
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
if (chars[i] == chars[j]) {
// 当 chars[i] 和 chars[j] 相同时,dp[i][j] 可以从 dp[i+1][j-1] 推导过来,再加上 i 和 j 这两个字符
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
} else {
// 当 chars[i] 和 chars[j] 不相同时,dp[i][j] 取决于 dp[i+1][j] 和 dp[i][j-1] 中的较大值
dp[i][j] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
// dp[0][len-1] 表示整个字符串 s 的最长回文子序列长度
return dp[0][len - 1];
}