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回文子串问题

回文子串

• 回文子串

定义 dp[i][j] 表示以i位置元素为头，j位置元素为尾的回文子串，i <= j，要特别注意填表顺序。

class Solution {
public:int countSubstrings(string s) {int n = s.size();vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n));int ret = 0;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;if (dp[i][j]) ret++;}}return ret;}
}; 

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最长回文子串

• 最长回文子串

一边填dp表，一边统计最长的回文子串。

class Solution {
public:string longestPalindrome(string s) {int n = s.size();vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n));int begin = 0, len = 1;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;if (dp[i][j] && j - i + 1 > len) {len = j - i + 1;begin = i;}}return s.substr(begin, len);}
}; 

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分割回文串 IV

• 分割回文串 IV

class Solution {
public:bool checkPartitioning(string s) {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++)if (s[i] == s[j]) dp[i][j] = i + 1 < j ? dp[i + 1][j - 1] : true;for (int i = 0; i < n - 1; i++)for (int j = 0; j < n - 1; j++)if (dp[0][i] && dp[i + 1][j] && dp[j + 1][n - 1])return true;return false;}
};

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分割回文串 II *

• 分割回文串 II

定义状态 dp[i] 表示0-i区间符合要求的最少分割次数。

如果 j - i 是回文子串，则 dp[i] = dp[j - 1] + 1；后面的+1表示分割一次。

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++)if (s[i] == s[j]) isPal[i][j] = i + 1 < j ? isPal[i + 1][j - 1] : true;vector<int> dp(n, INT_MAX);for (int i = 0; i < n; i++){if (isPal[0][i]) dp[i] = 0;else{for (int j = 1; j <= i; j++)if (isPal[j][i])dp[i] = min(dp[j - 1] + 1, dp[i]);}}return dp[n - 1];}
};

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最长回文子序列

• 最长回文子序列

定义状态 dp[i][j] 表示区间 i到j 范围内的所有子序列中，最长回文子序列的长度。
当首尾两个元素「相同」的时候，也就是s[i] == s[j] ：那么[i, j] 区间上的最长回文子序列，应该是[i + 1, j - 1] 区间内的那个最长回文子序列首尾填上s[i] 和s[j] ，此时dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2.

当 s[i] != s[j] 时： dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i + 1][j])。

class Solution {
public:int longestPalindromeSubseq(string s) {int n = s.size();vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n));for (int i = n - 1; i >= 0; i--){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;else dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i + 1][j]);}}return dp[0][n - 1];}
};

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让字符串成为回文串的最少插入次数

• 让字符串成为回文串的最少插入次数

定义状态 dp[i][j] 表示让i到j区间称为回文串的最小插入次数。

i == j 时不用考虑，在初始化dp表的时候其中的值默认为0，所以直接在 j = i + 1 处开始遍历；i + 1 == j 可以放在 i + 1 < j 中，因为 dp[i + 1][j - 1] 访问的是 i + 1 == j 的左下角，这个位置刚好用不到，默认也为0。

当 s[i] != s[j] 时，我们假定在i的左边插入一个s[j]，或在j的右边插入一个s[i]，然后就可以在 dp[i][j - 1] 或 dp[i + 1][j] 中找最小操作次数。

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 + 1][j], dp[i][j - 1]) + 1;}return dp[0][n - 1];}
};

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两个数组的dp

最长公共子序列

• 最长公共子序列

定义状态 dp[i][j] 为s1的[0, i]区间和s2的[0, j]区间中所有的子序列中，最长公共子序列的长度。

class Solution {
public:int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {int m = text1.size(), n = text2.size();vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){if (text1[i-1] == text2[j-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;else dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);}}return dp[m][n];}
};

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不相交的线

• 不相交的线

说白了我白说了，这就是 “最长公共子序列”。
我是程序猿，我可以作证，代码一模一样。

class Solution {
public:int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {int m = nums1.size(), n = nums2.size();vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){if (nums1[i-1] == nums2[j-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;else dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);}}return dp[m][n];}
};

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不同的子序列

• 不同的子序列

dp[i][j] 表示s的[0, j]区间中所有的子序列中有多少个t的[0, j]区间的子串。

class Solution {
public:int numDistinct(string s, string t) {const int mod = 1e9 + 7;int m = t.size(), n = s.size();vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));for (int i = 0; i < n; i++) dp[0][i] = 1;for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){dp[i][j] = dp[i][j - 1];if (s[j - 1] == t[i - 1])dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - 1][j - 1]) % mod;}}return dp[m][n];}
};

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