day 57 算法训练｜动态规划part17

本文主要是介绍day 57 算法训练｜动态规划part17，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！

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;}
}