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
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:
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;
}
}
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;
}
}
动态规划的空间复杂度是偏高的,我们再看一下双指针法。
首先确定回文串,就是找中心然后向两边扩散看是不是对称的就可以了。
在遍历中心点的时候,要注意中心点有两种情况。
一个元素可以作为中心点,两个元素也可以作为中心点。
回文子串是要连续的,回文子序列可不是连续的!
递推公式:
这个递推公式适用于求最大值,的max,而不是多少种方法的累加
如果s[i]与s[j]相同,那么dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
如图:?
(如果这里看不懂,回忆一下dp[i][j]的定义)
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]区间回文子序列的长度,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]);