day 57 算法训练|动态规划part17

参考:代码随想录

647. 回文子串

1. dp数组(dp table)以及下标的含义

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

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。

dp数组无法直接得出回文数量,但是可以判断是否为回文,如果是,直接增加即可

2. 递推公式

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。

其实情况12,就包含了初始化,预防了可能存在的边界溢出

3.初始化

由于已经有情况12考虑初始化的情况,所以dp数组初始值就是默认值false

4. 遍历顺序

根据递推公式可以知道

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,如图:

647.回文子串

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

class Solution {public int countSubstrings(String s) {char[] chars = s.toCharArray();int len = chars.length;boolean[][] dp = new boolean[len][len];int result = 0;for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {for (int j = i; j < len; j++) {if (chars[i] == chars[j]) {if (j - i <= 1) { // 情况一 和 情况二result++;dp[i][j] = true;} else if (dp[i + 1][j - 1]) { //情况三result++;dp[i][j] = true;}}}}return result;}
}

简化版

class Solution {public int countSubstrings(String s) {boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()];int res = 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) && (j - i <= 1 || dp[i + 1][j - 1])) {res++;dp[i][j] = true;}}}return res;}
}

双指针法

动态规划的空间复杂度是偏高的,我们再看一下双指针法。

首先确定回文串,就是找中心然后向两边扩散看是不是对称的就可以了。

在遍历中心点的时候,要注意中心点有两种情况

一个元素可以作为中心点,两个元素也可以作为中心点。

516.最长回文子序列

回文子串是要连续的,回文子序列可不是连续的!

递推公式:

这个递推公式适用于求最大值,的max,而不是多少种方法的累加

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

如图: 

516.最长回文子序列

(如果这里看不懂,回忆一下dp[i][j]的定义)

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]);

动态规划总结

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