代码随想录算法训练营第60天 | 647.回文子串 + 516.最长回文子序列 + 动态规划总结篇

今日任务

  •  647. 回文子串  
  •  516.最长回文子序列
  •  动态规划总结篇

647.回文子串 - Medium

题目链接:. - 力扣(LeetCode)

    给你一个字符串 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。

思路:布尔类型的dp[i][j] 表示区间范围 [i,j](左闭右闭)的子串是否是回文子串,如果“是”为true,“否”则为false;遍历顺序一定要从下到上、从左到右遍历

动态规划

  • 时间复杂度:O(n^2)
  • 空间复杂度:O(n^2)
class Solution {
public:int countSubstrings(string s) {vector<vector<bool>> dp(s.size(), vector<bool>(s.size(), false));int result = 0;for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {for (int j = i; j < s.size(); j++) {if (s[i] == s[j] && (j - i <= 1 || dp[i + 1][j - 1])) {result++;dp[i][j] = true;}}}return result;}
};

双指针法

  • 时间复杂度:O(n^2)
  • 空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:int countSubstrings(string s) {int result = 0;for (int i = 0; i < s.size(); i++) {result += extend(s, i, i, s.size()); // 以i为中心result += extend(s, i, i + 1, s.size()); // 以i和i+1为中心}return result;}int extend(const string& s, int i, int j, int n) {int res = 0;while (i >= 0 && j < n && s[i] == s[j]) {i--;j++;res++;}return res;}
};

516.最长回文子序列 - Medium

题目链接:力扣-516. 最长回文子序列

给你一个字符串 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。

思路: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]

  • 时间复杂度: O(n^2)
  • 空间复杂度: O(n^2)
class Solution {
public:int longestPalindromeSubseq(string s) {vector<vector<int>> dp(s.size(), vector<int>(s.size(), 0));for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i][i] = 1;for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {for (int j = i + 1; j < s.size(); j++) {if (s[i] == s[j]) {dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;} else {dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);}}}return dp[0][s.size() - 1];}
};

动态规划总结篇

动态规划小结:代码随想录

动规五部曲:

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
  2. 确定递推公式
  3. dp数组如何初始化
  4. 确定遍历顺序
  5. 举例推导dp数组

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