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1.题目链接:回文子串
2.题目描述:
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。
示例 1:
输入:s = “abc”
输出:3
解释:三个回文子串: “a”, “b”, “c”
示例 2:
输入:s = “aaa”
输出:6
解释:6个回文子串: “a”, “a”, “a”, “aa”, “aa”, “aaa”
提示:
1 <= s.length <= 1000
s 由小写英文字母组成
3.问题分析:动态规划最核心的思想,就在于拆分子问题,记住过往,减少重复计算。
所以这道题还是寻找相同子问题,然后求解。对于在字符串中寻找回文子串,在字符串中可以先确定一个字符(字符串),然后在这个字符(字符串)的两侧扩展字符,如果扩展前的字符(字符串)是一个回文串,并且扩展的左右两侧的字符是相同的,那么扩展后的字符串就是一个回文串。这道题所求的是回文子串的数目,所以需要将这个字符串中的所以子串都枚举出来,寻找符合条件的数目。所以可以用一个二维dp表来表示以 i 为起始,以 j 为结尾的字符串是不是回文串,如果是回文串,那么就给返回值的结果加1。
用一个二维布尔类型的dp表来表示以 i 为起始,以 j 为结尾的字符串是不是回文串
。dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1]
;还需要注意对临界情况分析,因为到最后的子问题可能会有多种情况:s可能为某一个字符串中的子串,i,j 为指向s起始和结尾的下标,假设1,s的长度为1个,i + 1,j - 1当作越界,但s是一个回文串;假设2,s的长度为2,并且 s[i] = s[j],i + 1,j - 1也越界,s也是一个回文串;假设3,s的长度为3,并且 s[i] = s[j],i+1,j-1后刚好接到假设1;假设4,s的长度为4,i+1,j-1后接到假设2,所以需要对长度为1和2的子串进行判断。 即当子串的长度为1或2时,若s[i]=s[j],则dp[i][j] = true。4.代码如下:
class Solution{ public: int countSubstrings(string s) { int n = s.size(); int ret = 0; vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n)); for (int i = n - 1; i >= 0; --i) //i从下往上填写 { for (int j = i; j < n; ++j) //j从左往右填写 { if (s[i] == s[j]) { if (j - i < 2) dp[i][j] = true; else dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1]; } //或者如下代码 //if (s[i] == s[j]) // dp[i][j] = i + 1 < j ? dp[i + 1][j - 1] : true; if (dp[i][j]) ++ret; } } return ret; } };
1.题目链接:最长回文子串
2.题目描述:
给你一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。
如果字符串的反序与原始字符串相同,则该字符串称为回文字符串。
示例 1:
输入:s = “babad”
输出:“bab”
解释:“aba” 同样是符合题意的答案。
示例 2:
输入:s = “cbbd”
输出:“bb”
提示:
1 <= s.length <= 1000
s 仅由数字和英文字母组成
3.题目分析:这道题也是寻找所有的回文子串,但求的是回文子串的最长长度,所以当遇到一个回文子串时,需要计算回文子串的长度,然后保留最长的长度;在这里保存子字符串需要子字符串的起始,结尾位置,还需要保存子字符串的长度,再细分一下,只需要子字符串的起始位置和长度即可;在string类型中,有一个函数substr,string substr (size_t pos = 0, size_t len = npos) const;
返回类型为string,所以只要知道最长子字符串的起始位置和长度即可。
用一个二维布尔类型的dp表来表示以 i 为起始,以 j 为结尾的字符串是不是回文串
。dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1]
.4.代码如下:
class Solution { public: string longestPalindrome(string s) { int n = s.size(); vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n)); int begin = 0, length = 0; //记录最长子字符串的起始位置和长度 for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { for (int j = i; j < n; ++j) { if (s[i] == s[j]) { dp[i][j] = j - i < 2 ? true : dp[i + 1][j - 1]; if (dp[i][j]) //保留最长的回文子串 { int l = j - i + 1; if (l > length) { length = l; begin = i; } } } } } return s.substr(begin, length); } };
1.题目链接:分割回文串 IV
2.题目描述:
给你一个字符串 s ,如果可以将它分割成三个 非空 回文子字符串,那么返回 true ,否则返回 false 。
当一个字符串正着读和反着读是一模一样的,就称其为 回文字符串 。
示例 1:
输入:s = “abcbdd”
输出:true
解释:“abcbdd” = “a” + “bcb” + “dd”,三个子字符串都是回文的。
示例 2:
输入:s = “bcbddxy”
输出:false
解释:s 没办法被分割成 3 个回文子字符串。
提示:
3 <= s.length <= 2000
s 只包含小写英文字母。
3.题目分析:这道题首先也是寻找s字符串中的回文子串,然后再在回文子串中寻找3个可以拼接s字符串的回文子串,具体如何寻找?寻找3个子串,i,j 位置表示的是由 i 到 j 为回文子串,那么i位置之前和j 位置之后都是回文子串,那么就可以返回true,这三个位置用dp[0][i - 1],dp[i][j],dp[j + 1][n - 1]表示,即这三个位置的bool值都为true,那么返回 true ,否则返回 false ;如果分割为四个子串该如何解决?五个子串呢?六个以及k个子串呢?这个思路用的应该是深度优先遍历,将每层为true的路径保存起来,(比如s的下标从0到2,4,6是回文串,1到…) 然后挨个遍历,寻找符合题意的路径即可,路径问题还没有深入学习,所以就先不写具体代码了。
4.代码如下:
class Solution { public: bool checkPartitioning(string s) { int n = s.size(); vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n)); for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { for (int j = i; j < n; ++j) { if (s[i] == s[j]) dp[i][j] = j - i < 2 ? true : dp[i + 1][j - 1]; } } for (int i = 1; i < n - 1; ++i) { for (int j = i; j < n - 1; ++j) { if (dp[0][i - 1] && dp[i][j] && dp[j + 1][n - 1]) return true; } } return false; } };
1.题目描述:分割回文串 II
2.题目描述:
给你一个字符串 s,请你将 s 分割成一些子串,使每个子串都是回文。
返回符合要求的 最少分割次数 。
示例 1:
输入:s = “aab”
输出:1
解释:只需一次分割就可将 s 分割成 [“aa”,“b”] 这样两个回文子串。
示例 2:
输入:s = “a”
输出:0
示例 3:
输入:s = “ab”
输出:1
提示:
1 <= s.length <= 2000
s 仅由小写英文字母组成
3.题目分析:如上述几道题一样,先确定所有的回文子串,然后再回文子串中寻找最少能拼接s字符串的个数。在寻找最少能拼接s字符串的个数时,又是一个dp问题,如要寻找一个字符串中最小的分割次数,可以转为求字符串中某一个子串的最小的分割次数;所以定义一个f[i]:表示s 中[0, i] 区间上的字符串,最少分割的次数。然后一步一步分析:如果0~i位置是回文串,则f[i] = 0;如果不是,那么就在0到i中寻找回文子串,定义一个位置j,j到i如果是回文子串,那么0到i最小的分割次数就等于j - 1位置最小的分割次数加1,即f[i] = f[j - 1] + 1。 最后返回f表中最后一个位置的元素。
4.代码如下:
class Solution { public: int minCut(string s) { int n = s.size(); vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n)); for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { for (int j = i; j < n; ++j) { if (s[i] == s[j]) dp[i][j] = j - i < 2 ? true : dp[i + 1][j - 1]; } } vector<int> f(n, INT_MAX); for (int i = 0; i < n; ++i) { if (dp[0][i]) //如果0~i是回文串,则不需要拆分 f[i] = 0; else { //否则在j~i中寻找最小的分割次数 for (int j = 0; j < i + 1; ++j) { if (dp[j][i]) f[i] = min(f[i], f[j - 1] + 1); } } } return f[n - 1]; } };
1.题目链接:最长回文子序列
2.题目描述:
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。
示例 1:
输入:s = “bbbab”
输出:4
解释:一个可能的最长回文子序列为 “bbbb” 。
示例 2:
输入:s = “cbbd”
输出:2
解释:一个可能的最长回文子序列为 “bb” 。
提示:
1 <= s.length <= 1000
s 仅由小写英文字母组成
3.题目分析:这道题需要找到字符串中回文子序列,子序列不一定连续,遍历字符串肯定需要从某个位置到某个位置,所以定义dp[i][j]表示:s字符串 [i, j] 区间内的所有的⼦序列中,最⻓的回⽂⼦序列的⻓度;然后在i,j 位置进行分析,如果i = j,此时s[i] = s[j],则回文子序列长度为1,即dp[i][j] = 1。如果 i 不等于 j ,并且s[i] = s[j],那么i,j 位置的值是不是比i + 1,j - 1位置的长度多2,即dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;如果s[i] 不等于s[j],那么就在dp[i][j - 1],dp[i + 1][j]中找最大的值保留即可,为什么在dp[i][j - 1],dp[i + 1][j]中寻找?因为i,j不是回文串,(i,j-1),(i+1,j)中可能是回文串也可能不是,但是这两个位置存放的是最⻓的回⽂⼦序列的⻓度。因为是从下到上遍历,所以最后返回dp[0][n - 1]的值。
dp[i][j]表示:s字符串 [i, j] 区间内的所有的⼦序列中,最⻓的回⽂⼦序列的⻓度。
4.代码如下:
class Solution { public: int longestPalindromeSubseq(string s) { int n = s.size(); vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n)); for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { dp[i][i] = 1; for (int j = i + 1; j < n; ++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][n - 1]; } };
1.题目链接:让字符串成为回⽂串的最⼩插⼊次数
2.题目描述:
给你一个字符串 s ,每一次操作你都可以在字符串的任意位置插入任意字符。
请你返回让 s 成为回文串的 最少操作次数 。
「回文串」是正读和反读都相同的字符串。
示例 1:
输入:s = “zzazz”
输出:0
解释:字符串 “zzazz” 已经是回文串了,所以不需要做任何插入操作。
示例 2:
输入:s = “mbadm”
输出:2
解释:字符串可变为 “mbdadbm” 或者 “mdbabdm” 。
示例 3:
输入:s = “leetcode”
输出:5
解释:插入 5 个字符后字符串变为 “leetcodocteel” 。
提示:
1 <= s.length <= 500
s 中所有字符都是小写字母。
3.问题分析:这道题也是从 i 位置到 j 位置进行分析,先定义一个dp[i][j]表示:字符串 [i, j] 区域成为回⽂⼦串的最少插⼊次数
。然后对i,j 位置进行分析,如果s[i] = s[j],那么 [i, j] 区间内成为回⽂⼦串的最少插⼊次数,取决于 [i + 1, j - 1] 区间内成为回⽂⼦串的最少插⼊次数; 若 i = j 或 i = j - 1 ,那么 [i, j] 区间⼀定是回⽂⼦串,成为回⽂⼦串的最少插⼊次数是0。此时 dp[i][j] = i >= j - 1 ? 0 : dp[i + 1][j - 1] 。如果s[i] != s[j],那么就如上道题一样,在区间(i,j-1),(i+1,j)中寻找插入次数最小的,此时dp[i][j] = min(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]) + 1
;由状态转移方程可知,要求dp[i][j],先要知道dp[i+1][j] 和dp[i][j-1]的值,所以对于i来说,应该从下到上遍历,对于j来说,应该从左往右遍历;因为是从下到上遍历,所以最后返回dp[0][n - 1]的值。
4.代码如下:
class Solution { public: int minInsertions(string s) { int n = s.size(); vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n)); for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { for (int j = i; j < n; ++j) { if (s[i] == s[j]) { dp[i][j] = j - i < 2 ? 0 : dp[i + 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = min(dp[i][j - 1], dp[i + 1][j]) + 1; } } } return dp[0][n - 1]; } };
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