前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >DP:回文串模型

DP:回文串模型

作者头像
小陈在拼命
发布2024-06-10 08:35:11
800
发布2024-06-10 08:35:11
举报
一、回文子串

. - 力扣(LeetCode)

该题有3种解法

(1)中心扩展算法(在字符串章节有介绍)时间复杂度O(N^2),空间复杂度O(1)

(2)马丁车算法(专门用来解决回文串问题,但是适用返回太窄)时间复杂度O(N),空间复杂度O(N)

(3)动态规划(可以将所有回文信息都保存在dp表中)时间复杂度O(N^2),空间复杂度O(N^2)

这边重点介绍动态规划的做法。

算法原理:

1、状态表示(经验+题目要求)

dp[i][j]表示s字符串[i,j]的子串是否是回文串(i<=j)只需处理右上区即可

2、状态转移方程

dp[i][j]:

(1)s[i]!=s[j]——>false

(2)s[i]==s[j]——>

i==j true

i+1==j true

dp[i+1][j-1]

3、初始化

无需初始化

4、填表顺序

dp[i][j]会用到dp[i+1][j-1],所以必须要从下往上填 , 左右顺序不重要

5、返回值

dp表中true的个数

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
    int countSubstrings(string s) {
      //动态规划的做法
      int ret=0;
      //s[i]==s[j]  1、i==j  2、i+1==j  3、dp[i+1][j-1]?
      int n=s.size();
      vector<vector<bool>> dp(n,vector<bool>(n));
      //只要右上半区 
      for(int i=n-1;i>=0;--i)  //要从下往上  左右无所谓,因为用不到
        for(int j=i;j<n;++j) //只要右上半区
            if(s[i]==s[j]) ret+=dp[i][j]=i+1<j?dp[i+1][j-1]:true;
      return ret;
    }
};

二、最长回文子串

. - 力扣(LeetCode)

算法原理:

1、状态表示(经验+题目要求)

dp[i][j]表示s字符串[i,j]的子串是否是回文串(i<=j)只需处理右上区即可

2、状态转移方程

dp[i][j]:

(1)s[i]!=s[j]——>false

(2)s[i]==s[j]——>

i==j true

i+1==j true

dp[i+1][j-1]

3、初始化

无需初始化

4、填表顺序

dp[i][j]会用到dp[i+1][j-1],所以必须要从下往上填 , 左右顺序不重要

5、返回值

dp表中为true以及长度最大的子串的起始位置和长度

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
    //动态规划的思想
    int begin=0,len=1;//帮助我们返回结果
    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) //右上角部分
        {
            if(s[i]==s[j]) 
            {
                dp[i][j]=i+1<j?dp[i+1][j-1]:true;
                if(dp[i][j]&&len<j-i+1) 
                {
                    begin=i;
                    len=j-i+1;
                }
            }  
        }
    return s.substr(begin,len);
    }
};

三、分割回文子串I

. - 力扣(LeetCode)

解法1:动归预处理+回溯

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
   //动归预处理+回溯
    vector<vector<bool>> dp;//dp预处理
    vector<vector<string>> ret;//记录返回的结果
    vector<string> path;//记录路径的结果
    int n;
    vector<vector<string>> partition(string s) {
       //dp预处理
       n=s.size();
       dp.resize(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]=i+1<j?dp[i+1][j-1]:true;
        //将dp数组交给dfs去处理
        dfs(s,0);
        return ret;
    }
    void dfs(string&s,int i)
    {
        if(i==n) 
        {
            ret.push_back(path);
            return;
        }
        for(int j=i;j<n;++j)
            if(dp[i][j])
            {
                path.emplace_back(s.substr(i,j-i+1));
                dfs(s,j+1);
                path.pop_back();
            }
    }
};

解法2:回溯+记忆化搜索

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
//回溯+记忆化搜索
    vector<vector<int>> f;//记忆化数组  0表示未搜索,1表示回文,-1表示不回文
    vector<vector<string>> ret;//记录返回的结果
    vector<string> path;//记录路径的结果
    int n;
    vector<vector<string>> partition(string s) {
      n=s.size();
      f.resize(n,vector<int>(n));
      //交给dfs帮助我们解决
      dfs(s,0);
      return ret;
    }
    void dfs(const string&s,int i)
    {
        if(i==n) 
        {
            ret.emplace_back(path);
            return;
        }
        for(int j=i;j<n;++j)
          if(ispal(s,i,j))
        {
            path.emplace_back(s.substr(i,j-i+1));
            dfs(s,j+1);
            path.pop_back();
        }
    }
    bool ispal(const string&s,int i,int j) //判断i->j是否回文
    {
       //先看看备忘录
       if(f[i][j]) return f[i][j];
       if(s[i]!=s[j]) return f[i][j]=false;
       else return f[i][j]=i+1<j?ispal(s,i+1,j-1):true;
    }
};

四、分割回文子串II

. - 力扣(LeetCode)

算法原理:

1、状态表示(经验+题目要求)

dp[i]表示s字符串[0,i]区间上的最长子串的最小分割次数

2、状态转移方程

dp[i]:

(1)0-i回文——>0

(2)0-i不是回文——>j-i是否回文——>min(dp[i],dp[j-1]+1)

3、初始化

都初始化为整型最大值,否则最后dp表里都是0会影响结果

4、填表顺序

dp[i][j]会用到dp[i+1][j-1],所以必须要从下往上填 , 左右顺序不重要

5、返回值

dp[n-1]

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
    int minCut(string s) 
    {
     int n=s.size();
     vector<vector<bool>> ispal(n,vector<bool>(n));
     for(int i=n-1;i>=0;--i)
       for(int j=i;j<n;++j) //右上角部分
         if(s[i]==s[j])   ispal[i][j]=i+1<j?ispal[i+1][j-1]:true;
    //第二次枚举 尝试去分割 
    vector<int> dp(n,INT_MAX);//初始化为无穷大  
    for(int i=0;i<n;++i)
        //先看看左边的部分
        if(ispal[0][i]) dp[i]=0;
        else
            for(int j=1;j<=i;++j)//去看看左边 要怎么切割 左开右闭
              if(ispal[j][i]) dp[i]=min(dp[i],dp[j-1]+1);//j代表最后一个回文串的起始位置
         return dp[n-1];
    }
};

五、分割回文子串III(经典)

. - 力扣(LeetCode)

算法原理:

1、状态表示(经验+题目要求)

dp[i][j]表示对于字符串的前i个字符,将他分割成j个子串,所需修改的最少字符数

2、状态转移方程

int cost(string&s,int l,int r) 表示从s的i-j位置,变成回文串所需要的最小修改次数

dp[i][j]:

(1)j==1(没有分割) cost(s,0,i-1)

(2)j>1——>min(dp[i][j],dp[m][j-1]+cost(s,m,i-1))

3、初始化

初始化成INT_MAX 确保不影响最终结果 dp[0][0]=0 确保不影响结果

4、填表顺序

上到下,左到右

5、返回值

dp[n][k]

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
    int palindromePartition(string s, int k) {
    //dp[i][j]表示对于字符串的前i个字符,将他分割成j个子串,所需修改的最少字符数
    int n=s.size();
    vector<vector<int>> dp(n+1,vector<int>(k+1,INT_MAX));
    dp[0][0]=0;
    for(int i=1;i<=n;++i)
      for(int j=1;j<=min(k,i);++j)
         if(j==1) dp[i][j]=cost(s,0,i-1);
         else 
            for(int m=j-1;m<i;++m) dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[m][j-1]+cost(s,m,i-1));
            //找前面的状态 0->i  分成j个
            //dp0->m+ cost m->i

       return dp[n][k];//0->n  k
    }

    int cost(string&s,int l,int r)
    {
        int ret=0;
        for(int i=l,j=r;i<j;++i,--j)
         if(s[i]!=s[j]) ++ret;//需要修改一个才能成为回文
       return ret;
    }
};

六、分割回文串IV

. - 力扣(LeetCode)

算法原理:

1、状态表示(经验+题目要求)

dp[i][j]表示s字符串[i,j]的子串是否是回文串(i<=j)只需处理右上区即可

2、状态转移方程

dp[i][j]:

(1)s[i]!=s[j]——>false

(2)s[i]==s[j]——>

i==j true

i+1==j true

dp[i+1][j-1]

3、初始化

无需初始化

4、填表顺序

dp[i][j]会用到dp[i+1][j-1],所以必须要从下往上填 , 左右顺序不重要

5、返回值

第二次枚举,先固定第一个位置,然后固定第二个位置,看看由两个位置分割出来的三个区域是否都为true

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
    bool checkPartitioning(string s) {
       //将结果存到dp表中
    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) //右上角部分
         if(s[i]==s[j])   dp[i][j]=i+1<j?dp[i+1][j-1]:true;
     //第二次枚举 先固定第一个,然后固定第二个,然后看看3个是不是都是true即可
     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;
    }
};

七、不重叠回文子字符串的最大数目

. - 力扣(LeetCode)

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
    int maxPalindromes(string s, int k) {
        //dp[i]表示0->i中的不重叠回文子字符串的最大数目
        int n=s.size();
        vector<int> dp(n+1);
        //如果s[i]不在回文串中 dp[i+1]=dp[i]
        //如果s[r]在回文串中,采用中心扩展,l->r是回文子串,且r-l+1>=k 有dp[i]=max(dp[i],dp[l-1]+1)
        for(int i=0;i<n*2-1;++i)
        {
            //两边到中间不适合判断长度,应该从中间到两边
          int l=i/2,r=l+i%2; //中心扩展判断是否回文
          dp[l+1]=max(dp[l],dp[l+1]);
          for(;l>=0&&r<n&&s[l]==s[r];--l,++r)
             if(r-l+1>=k)
             {
                dp[r+1]=max(dp[r+1],dp[l]+1);
                break;
             }
        }
        return dp[n];
    }
};

八、最长回文子序列

. - 力扣(LeetCode)

代码语言:javascript
复制
class Solution {
public:
    int longestPalindromeSubseq(string s) 
    {
       //子序列和子串的区别就是可以不连续
       int n=s.size();
       vector<vector<int>> dp(n,vector<int>(n));//只会用到右上半部分
       for(int i=n-1;i>=0;--i)
       {
        //dp[i][j]表示i-j区间内所有子序列中,最长回文子序列的长度
          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; //i+1=j的情况可以不用考虑 
            //虽然会出现用不到的格子,但是里面是0所以不会影响计算结果
            else dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i][j-1]);
       }
       return dp[0][n-1];
    }
};

算法原理:

1、状态表示(经验+题目要求)

dp[i][j]表示s字符串[i,j]所有子序列中的最长子序列的长度

2、状态转移方程

dp[i][j]:

(1)s[i]!=s[j]——>max(dp[i,j-1],dp[i+1][j])

(2)s[i]==s[j]——>

i==j 1

i+1==j 2

dp[i+1][j-1]+2

3、初始化

初始化为0 dp[i][i]=1

4、填表顺序

上到下,左到右

5、返回值

dp[0][n-1]

九、让字符串成为回文串的最小插入次数

. - 力扣(LeetCode)

算法原理:

1、状态表示(经验+题目要求)

dp[i][j]表示s字符串[i,j]子串,使他成为回文子串的最小插入次数

2、状态转移方程

dp[i][j]:

(1)s[i]!=s[j]——>min(dp[i,j-1],dp[i+1][j])+1

(2)s[i]==s[j]——>

i==j 0

i+1==j 0

dp[i+1][j-1]

3、初始化

初始化为0

4、填表顺序

下往上,左到右

5、返回值

dp[0][n-1]

代码语言:javascript
复制
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+1;j<n;++j)
           if(s[i]==s[j]) dp[i][j]=dp[i+1][j-1];
           else dp[i][j]=min(dp[i][j-1],dp[i+1][j])+1;
       return dp[0][n-1];
    }
};
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2024-06-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 二、最长回文子串
  • 三、分割回文子串I
  • 四、分割回文子串II
  • 五、分割回文子串III(经典)
  • 六、分割回文串IV
  • 七、不重叠回文子字符串的最大数目
  • 八、最长回文子序列
  • 九、让字符串成为回文串的最小插入次数
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档