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LeetCode代码分析——5. longest-palindromic-substring(动态规

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摘要:题目描述给定一个字符串,找到中最长的回文子串。你可以假设的最大长度为。示例输入输出注意也是一个有效答案。示例输入输出思路分析暴力解法解决一个问题如果没有思路,就要想办法从简单粗暴的解法开始,然后想办法优化它。

题目描述

https://leetcode-cn.com/probl...

给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。

示例 1:

输入: "babad"
输出: "bab"
注意: "aba" 也是一个有效答案。

示例 2:

输入: "cbbd"
输出: "bb"
思路分析 暴力解法

解决一个问题如果没有思路,就要想办法从简单粗暴的解法开始,然后想办法优化它。
以"babad"为例,

子串长度为1的时候,必然是回文

子串长度为2的时候,[ba,ab,ba,ad],需要两个字符串相等才是回文

子串长度为3的时候,[bab,aba,bad],需要从两边向中心依次判断字符是否相等

子串长度为4的时候,[baba,abad]。判断方式同3

...

因此得到了一个暴力的解法,就是三层循环,

第一层循环是子串的长度规模(12345)

第二层循环是遍历每个子串(ba ab ba ad)

第三层循环是对比首尾的字符是否相等

时间复杂度

$$ O(n^3) $$

空间复杂度

$$ O(1) $$

动态规划

子串长度为1的时候,必然是回文

子串长度为2的时候,[ba,ab,ba,ad],需要两个字符串相等才是回文

子串长度为3的时候,[bab,aba,bad],需要从两边向中心依次判断字符是否相等

子串长度为4的时候,[baba,abad]。判断方式同3

...

基于暴力解法,我们发现3是可以复用1的结论的,4是可以复用2的结论的,5是可以复用3的结论的,因此就发现了DP的一个要素(重叠子问题)
DP的其它要素是最优子结构子问题独立,以及状态转移方程

状态转移方程:
dpi表示子串长度为i时,从j开头的子串是否为回文
s表示字符串

$$ dp[i][j] = egin{equation} egin{cases} true,&i=1 s[j] == s[j+1],&i=2 dp[i-2][j] && s[j]==s[j+i],&其它 end{cases} end{equation} $$

长度为1的时候必然是回文,
长度为2的时候取决于前后两个字符串是否相等
其它情况则3看1,4看2,这样看之前的是否是回文,然后判断子串的首尾两个是否是回文

根据状态转移方程填写dp数组,最后得到问题结果

时间复杂度

$$ O(n^2) $$

空间复杂度

$$ O(n^2) $$

中心扩展法

然后再基于动态规划解法的思路,分析下能否进一步缩小空间复杂度
todo

源码 动态规划
public class MyDpSolution {

    public String longestPalindrome(String s) {
        if(s == null || s.length() == 0) {
            return "";
        }
        boolean[][] dp = new boolean[s.length()][s.length()];
        for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
            // i表示规格
            for(int j = 0; j < s.length() - i; j++){
                if(i == 0){
                    dp[i][j] = true;
                } else if(i == 1) {
                    dp[i][j]= s.charAt(j) == s.charAt(j+1);
                } else {
                    dp[i][j] = s.charAt(j) == s.charAt(j+i) && dp[i-2][j+1];
                }
            }
        }
        for(int i = s.length() - 1; i >= 0; i--) {
            for(int j = 0; j + i < s.length(); j++) {
                if(dp[i][j]) {
                    return s.substring(j, j + i + 1);
                }
            }
        }
        return "";
    }

}
中心扩展法
public class MyCenterExternSolution {

    public String longestPalindrome(String s) {
        if(s == null || s.length() == 0) {
            return "";
        }
        if(s.length() == 1) {
            return s;
        }
        int max_m = 0;
        int max_n = 0;
        int max = 0;
        for(int i = 1; i < s.length() * 2; i++) {
            int m,n,len=0;
            if((i & 1) == 0) {
                // i是偶数,说明中心点在一个字母上
                m = i / 2;
                n = i / 2;
            } else {
                // i是奇数,说明中心点在字母之间
                m = (i - 1) / 2;
                n = (i + 1) / 2;
            }
            while(m >= 0 && n < s.length() && s.charAt(m) == s.charAt(n)) {
                m--;
                n++;
                len = n - m;
            }
            if(len > max) {
                max = len;
                max_m = m+1;
                max_n = n-1;
            }
        }
        return s.substring(max_m, max_n + 1);
    }

}

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