LC 516. 最长回文子序列

题目描述

这是 LeetCode 上的 516. 最长回文子序列 ,难度为 中等

给你一个字符串 s ,找出其中最长的回文子序列,并返回该序列的长度。

子序列定义为:不改变剩余字符顺序的情况下,删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。

示例 1:

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输入:s = "bbbab"

输出:4

解释:一个可能的最长回文子序列为 "bbbb"

示例 2:
1
2
3
4
5
输入:s = "cbbd"

输出:2

解释:一个可能的最长回文子序列为 "bb"

提示:

  • $1 <= s.length <= 1000$
  • s 仅由小写英文字母组成

动态规划

这是一道经典的区间 DP 题。

之所以可以使用区间 DP 进行求解,是因为在给定一个回文串的基础上,如果在回文串的边缘分别添加两个新的字符,可以通过判断两字符是否相等来得知新串是否回文。

也就是说,使用小区间的回文状态可以推导出大区间的回文状态值。

从图论意义出发就是,任何一个长度为 $len$ 的回文串,必然由「长度为 $len - 1$」或「长度为 $len - 2$」的回文串转移而来。

两个具有公共回文部分的回文串之间存在拓扑序(存在由「长度较小」回文串指向「长度较大」回文串的有向边)。

通常区间 DP 问题都是,常见的基本流程为:

  1. 从小到大枚举区间大小 $len$
  2. 枚举区间左端点 $l$,同时根据区间大小 $len$ 和左端点计算出区间右端点 $r = l + len - 1$
  3. 通过状态转移方程求 $f[l][r]$ 的值

因此,我们 定义 $f[l][r]$ 为考虑区间 $[l, r]$ 的最长回文子序列长度为多少。

不失一般性的考虑 $f[l][r]$ 该如何转移。

由于我们的状态定义 没有限制 回文串中必须要选 $s[l]$ 或者 $s[r]$。

我们对边界字符 $s[l]$ 和 $s[r]$ 分情况讨论,最终的 $f[l][r]$ 应该在如下几种方案中取 $max$ :

  • 形成的回文串一定不包含 $s[l]$ 和 $s[r]$,即完全不考虑 $s[l]$ 和 $s[r]$:

  • 形成的回文串可能包含 $s[l]$,但一定不包含 $s[r]$:

  • 形成的回文串可能包含 $s[r]$,但一定不包含 $s[l]$:
  • 形成的回文串可能包含 $s[l]$,也可能包含 $s[r]$,根据 $s[l]$ 和 $s[r]$ 是否相等:

需要说明的是,上述几种情况可以确保我们做到「不漏」,但不能确保「不重」,对于求最值问题,我们只需要确保「不漏」即可,某些状态重复参与比较,不会影响结果的正确性。

一些细节:我们需要特判掉长度为 $1$ 和 $2$ 的两种基本情况。当长度为 $1$ 时,必然回文,当长度为 $2$ 时,当且仅当两字符相等时回文。

代码:

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class Solution {
public int longestPalindromeSubseq(String s) {
int n = s.length();
char[] cs = s.toCharArray();
int[][] f = new int[n][n];
for (int len = 1; len <= n; len++) {
for (int l = 0; l + len - 1 < n; l++) {
int r = l + len - 1;
if (len == 1) {
f[l][r] = 1;
} else if (len == 2) {
f[l][r] = cs[l] == cs[r] ? 2 : 1;
} else {
f[l][r] = Math.max(f[l + 1][r], f[l][r - 1]);
f[l][r] = Math.max(f[l][r], f[l + 1][r - 1] + (cs[l] == cs[r] ? 2 : 0));
}
}
}
return f[0][n - 1];
}
}

  • 时间复杂度:$O(n^2)$
  • 空间复杂度:$O(n^2)$

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.516 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

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