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回文子串还是很难的我觉得,所以应该多做几遍
这道题的dp数组代表就不是问题里问的回文子串的数目,而是这段是不是回文,需要额外一个计数器来统计数目
1.状态定义
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。
2.状态转移
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。
if s[i] != s[j]: dp[i][j] = False
else:
if j - i <= 1:
dp[i][j] = True
cnt += 1
elif dp[i+1][j-1]:
dp[i][j] = True
cnt += 1
3.base case
这道题开的数组是高宽都是n的,没有特殊的base case
初始化全为False就行
4.遍历顺序以及解的位置
由dp[i+1][j-1], 遍历顺序i是反序的,j是正序的
解的位置就是计数器的值
class Solution:
def countSubstrings(self, s: str) -> int:
n = len(s)
dp = [[False] * n for _ in range(n)]
cnt = 0
for i in range(n-1, -1, -1):
for j in range(i, n):
if s[i] != s[j]: dp[i][j] = False
else:
if j - i <= 1:
dp[i][j] = True
cnt += 1
elif dp[i+1][j-1]:
dp[i][j] = True
cnt += 1
return cnt
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这道题和上面的不同在于这道题是子序列,不需要连续
第二个区别是求的最长的,我们可以把dp数组的状态定义为长度
1.状态定义
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]。
这道题代码里我开的还是n行n列的数组,正好映射到s的下标那种
2.状态转移
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;
但是这题来说,j可不是从i开始,子串那题,我们j是从i开始,是因为有 a 这种单个字母需要被判回文子串的情况,而这个需要统计的是长度;我们j从i+1开始遍历
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]区间回文子串的长度,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]);
3.base case
由于上面我说的i j不可能重合,所以这题我们需要初始化dp[i][i] = 1, 根据定义单个的就是1, 当然了如果我们在代码里特判一下也行,那样的话j就可以从i开始遍历
其余的我们就初始化为0就行
4.遍历顺序以及解的位置
遍历顺序我们i倒序, j从i+1开始,正序遍历
解的位置就是dp[0][n], 从头到尾序列中最长回文序列是多长
class Solution:
def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
n = len(s)
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n):
dp[i][i] = 1
for i in range(n-1, -1, -1):
for j in range(i+1, n):
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][n-1]
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