标签:amp 练习 经典的 log 空间复杂度 style 等于 更新 通过
本周课堂上学习的是动态规划,因此在LeetCode上找到相应的题进行练习。
题目:
Given a string s, find the longest palindromic subsequence‘s length in s. You may assume that the maximum length of s is 1000.
(给定一个字符串S,找到它的最长回文子序列长度)
示例:
Example 1:
Input :"bbbab"
Output:4
(One possible longest palindromic subsequence is "bbbb".)
Example 2:
Input:"cbbd"
Output:2
(One possible longest palindromic subsequence is "bb".)
代码:
class Solution { public: int longestPalindromeSubseq(string s) { int n = s.length(); vector<vector<int> > vec(n,vector<int>(n,0)); for(int i =0 ;i < n;i++) vec[i][i] = 1; for(int j = 1; j < n; j++){ //j从1开始 for(int i = j - 1; i >= 0; i--){ if(s[i] == s[j]){ //只要s[i] = s[j] 就说明s[i:j]是一个回文序列 //判断i与j之间还有没有别的子串 vec[i][j] = i + 1 <= j - 1 ? 2 + vec[i + 1][j - 1] : 2; } else{ //s[i+1:j] s[i:j+1]之间的最长子串 vec[i][j] = max(vec[i + 1][j], vec[i][j - 1]); } } } return vec[0][n - 1]; } };
题解:
“寻找关于xxx的最大的子串/序列”是经典的动态规划问题。在这道题中,s[i]到s[j]之间(以下简称s[i:j])的最长回文子串就是一个状态,最终要求的状态是s[0:n-1]。状态可以通过一个二维vector(vec)来表示,状态之间的转换思路是:判断s[i:j]的第一个与最后一个元素(实际就是s[i]与s[j])是否相等,如果是,说明s[i:j]相比于上一个状态,可以更新,然后就判断i与j之间还有没有别的元素,如果没有的话,vec[i][j]就是2,否则,就是vec[i+1][j-1]+2(实际上就是s[i+1:j-1]的最长回文子串)。
而如果s[i:j]的第一个与最后一个元素不相等,说明状态不用更新,vec[i][j]等于vec[i][j-1]与vec[i+1][j]之间的较大值,因为实际上s[i+1:j]与s[i:j-1]都有可能是在当前状态下的最长子串,举个例子,比如当要计算aaaab中s[0:4]最长回文子串,此时答案是s[0:3]但如果是baaaa,就应该是s[1:4]。
这种解法的时间复杂度与空间复杂度都很明显为O(n^2),不再赘述。
516. Longest Palindromic Subsequence
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原文地址:http://www.cnblogs.com/MT-ComputerVision/p/6688208.html