代码随想录——最长回文子序列(Leetcode 516)

2024-08-31 15:44

本文主要是介绍代码随想录——最长回文子序列(Leetcode 516),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目链接
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我的题解(动态规划)

思路:

    1. 确定状态 dp[i][j]
      dp[i][j] 表示:字符串 s 中从索引 ij 的子串中最长回文子序列的长度
    1. 确定状态转移方程
    • 如果 s[i] == s[j],则 dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2
      • 这是因为 s[i]s[j] 可以作为最长回文子序列的一部分,并且 dp[i + 1][j - 1]s[i+1...j-1] 的最长回文子序列长度。
    • 如果 s[i] != s[j],则 dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1])
      • 这是因为最长回文子序列要么在子串 s[i+1...j] 中,要么在子串 s[i...j-1] 中。
    1. 确定边界条件
      对于所有 idp[i][i] = 1。这是因为任何单个字符都是一个长度为 1 的回文子序列。
    1. 确定计算顺序
      计算顺序决定了动态规划数组 dp 的填充顺序。在这个问题中,我们需要按照子问题的规模从小到大来填充 dp 数组:
      s.length() - 1 开始向下遍历,然后对于每个 i,从 i + 1 开始向右遍历。
    1. 确定最终答案
      最终答案是 dp[0][s.length() - 1],它表示整个字符串 s 中的最长回文子序列的长度。
class Solution {public int longestPalindromeSubseq(String s) {int[][] dp = new int[s.length()][s.length()];for (int i = 0; i < s.length(); i++){dp[i][i] = 1;}for(int i = s.length() - 1; i >= 0; i--){for(int j = i + 1; j < s.length(); j++){if(s.charAt(i) == s.charAt(j)){dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;}else{dp[i][j] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);}}}return dp[0][s.length() - 1];}
}

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