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1.回文子串
题解
2.最长回文子串
题解
3.分割回文串 IV
题解
dp[i][j] 表示 s 字符串 [i, j] 的子串，是否是回文串( 建始末表）
- 将两个 for 循环的结果，借助二维 dp 来存
1.回文子串
链接：647. 回文子串
给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。
回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。
子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。
示例 1：
输入：s = "abc"
输出：3
解释：三个回文子串: "a", "b", "c"示例 2：
输入：s = "aaa"
输出：6
解释：6个回文子串: "a", "a", "a", "aa", "aa", "aaa"子串和子数组是一样的。
- 具有不同开始位置或者结束位置的子串
- 即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。
题解
对于这道题相比于动态规划，中心扩展算法和马拉车算法更优秀。
- 中心扩展算法：时间复杂度O(N^2)，空间复杂度O(1)
马拉车算法：时间复杂度O(N)，空间复杂度O(N)
动态规划：时间复杂度O(N^2)， 空间复杂度O(N^2)
动态规划虽然这里不是最优解，但是它的思想可以让有些回文串的困难题变成容易题。
能够将所有的子串是否是回文的信息，保存在 dp 表里面
1.状态表示
既然要把所有子串都放在dp表里面，一个一维dp肯定不够
-
dp[i][j] 表示 s 字符串 [i, j] 的子串，是否是回文串
2.状态转移方程
- 判断 i - > j 是否是回文串，必须首先 i 位置 和 j 位置字符是相等的，如果都不相等，即使里面在好， i - > j 子串也不回文串
- i 位置 和 j 位置字符相等，这里分三种情况：
i == j ， i j同一个位置 是回文子串
i + 1 == j ，i j相邻 是回文子串
还有就是 i -> j 中间有别的字符，那就看 i + 1 位置 到 j - 1 位置的子串是否是回文子串，而i + 1 位 到 j - 1 是否是回文子串就在dp[i + 1][j - 1]
3.初始化
- 会发生越界的就只有 dp[i + 1][j -1]
- 但是它会发生越界情况都已经在 i == j，i + 1 < j 这两种情况考虑到了。
- （以二维表的 视角 来看一下就懂啦）
4.填表顺序
- dp[i][j] 可能会用到 dp[i + 1][j -1]
- 所以是从左下往右上填的
5.返回值
- 统计dp表中true的个数。
class Solution {
public:int countSubstrings(string s) {int n=s.size();vector<vector<bool>> dp(n,vector<bool>(n,false));for(int i=n-1;i>=0;i--){
//！！！！从后 往前填写for(int j=i;j<n;j++){if(s[i]!=s[j]) dp[i][j]=false;if(s[i]==s[j]){if(i==j)dp[i][j]=true;//重合else if(i+1==j)dp[i][j]=true;//相邻elsedp[i][j]=dp[i+1][j-1];//不存在越界 因为重合和相邻的情况//已经给这个二维数组 填好了一部分}}}int ret=0;for(int i=0;i<n;i++){for(int j=i;j<n;j++){if(dp[i][j])ret++;}}return ret; }
};中心扩展算法
前文：[Lc11_字符串] 最长公共前缀 | 最长回文子串 | 二进制求和
class Solution {
public:string longestPalindrome(string s) {int n=s.size();int len=0;string ret;for(int i=0;i<n;i++){int left=i-1,right=i+1;//jiwhile(left>-1 && right<n &&s[left]==s[right]){left--;right++;}if(right-left-1>ret.size())//!!!!(pos,len) not(pos,end)ret=s.substr(left+1,right-left-1);left=i,right=i+1;//ouwhile(left>-1 && right<n &&s[left]==s[right]){left--;right++;}if(right-left-1>ret.size())ret=s.substr(left+1,right-left-1);}return ret;}
};
2.最长回文子串
链接： 5. 最长回文子串
给你一个字符串 s，找到 s 中最长的 回文 子串。
示例 1：
输入：s = "babad"
输出："bab"
解释："aba" 同样是符合题意的答案。示例 2：
输入：s = "cbbd"
输出："bb"题解
- 如果上面那道题搞懂了，这道题完全直接就去做就行了。可以这样做：
- 判断子串是否是回文 —> 用 dp 表，统计所有子串是否是回文的信息 —> 根据 dp 表的起始和结尾位置得到我们想要的结果。
起始位置 i，回文串结束位置 j，回文串长度 j - 1 + 1
1.状态表示
- dp[i][j] 表示 s 字符串 [i, j] 的子串，是否是回文串
2.状态转移方程
3.初始化
- 无需初始化，当用到 dp[i+1][j-1] 是有条件的
- 当 i + 1 < j才会用，此时不会越界。（确保 是 中间有别人的时候）
- 只有当 i == j（重合），i + 1 == j（相邻） 才会越界，但是我们已经特殊处理过了。
4.填表顺序
- dp[i][j] 可能会用到 dp[i + 1][j -1]，所以从下往上填。
- 其实当成子串的坐标来理解 i j 就好啦
5.返回值
- dp 里面值为 true 的情况下，长度最大的子串的起始位置以及长度
class Solution {
public:string longestPalindrome(string s) {int n=s.size();vector<vector<bool>> dp(n,vector<bool>(n,false));for(int i=n-1;i>=0;i--)
//根据DP方向
//用的是i+1,依赖的后一位置
//所以是从后往前填{for(int j=i;j<n;j++){if(s[i]==s[j]){if(i==j)dp[i][j]=true;else if(i+1==j)dp[i][j]=true;elsedp[i][j]=dp[i+1][j-1];}}}int len=0,begin=0;for(int i=0;i<n;i++){for(int j=i;j<n;j++){if(dp[i][j]){int cur=j-i+1;if(cur>len){len=cur;begin=i;}}}}return s.substr(begin,len); }
};
3.分割回文串 IV
链接： 1745. 分割回文串 IV
给你一个字符串 s ，如果可以将它分割成三个 非空 回文子字符串，那么返回 true ，否则返回 false 。
当一个字符串正着读和反着读是一模一样的，就称其为 回文字符串 。
示例 1：
输入：s = "abcbdd"
输出：true
解释："abcbdd" = "a" + "bcb" + "dd"，三个子字符串都是回文的。示例 2：
输入：s = "bcbddxy"
输出：false
解释：s 没办法被分割成 3 个回文子字符串。给你一个字符串 s，把它分成三个部分，如果这三个部分全都是回文子串，返回true，否则false。
题解
我们先想如何暴力解决这个问题，我们可以把所有的分割出来的三个子串枚举一下，然后判断是否是回文就可以了。
- 我们可以这样枚举，固定一个 i 位置，一个 j 位置，i j 表示的是分割出来的第二个字符串的起始位置和结束位置
- 那整个字符串，就被分成 [0, i -1]，[i, j]， [j+1, n-1] 三个部分。
如果我们能够快速判断这三个子串是否是回文就好了。
- 看到快速判断，是不是就想到了 我们 dp 表存的起始和结束位置，就可以快速判断
别忘记，回文子串，我们可以用 dp 表保存所有子串是否是回文的信息。
- 也就是说用动态规划，搞一个二维的dp表，保存所有子串是否是回文的信息
- 接下来在枚举所有第二个字符串的起始位置和结束位置
- 仅需在dp表里面查一下三个部分是否是回文就行了。
将三层循环，借助 dp 的状态查询，两层循环就够了
class Solution {
public:bool checkPartitioning(string s) {int n=s.size();vector<vector<bool>> dp(n,vector<bool>(n,false));for(int i=n-1;i>=0;i--){//从后往前for(int j=i;j<n;j++){if(s[i]==s[j]){if(i==j)dp[i][j]=true;else if(i+1==j)dp[i][j]=true;elsedp[i][j]=dp[i+1][j-1];}}}//双指针 划分for(int i=1;i<n-1;i++){for(int j=i;j<n-1;j++){//划分if(dp[0][i-1] && dp[i][j] && dp[j+1][n-1])return true;}} return false;}
};