代码随想录算法训练营第五十七天| 九章 动态规划part17 ● 647. 回文子串 ● 516.最长回文子序列 ● 动态规划总结篇

合集 - 代码训练(55)
1.代码随想录算法训练营第一天| 704. 二分查找、27. 移除元素。2.代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方 ，209.长度最小的子数组 ，59.螺旋矩阵II3.代码随想录算法训练营第三天| 203.移除链表元素，707.设计链表 ，206.反转链表4.代码随想录算法训练营第四天| 24. 两两交换链表中的节点 19.删除链表的倒数第N个节点 142.环形链表II5.代码随想录算法训练营第六天| 哈希表理论基础 242.有效的字母异位词 349. 两个数组的交集 202. 快乐数 1. 两数之和6.代码随想录算法训练营第七天| 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和7.代码随想录算法训练营第八天| 344.反转字符串 541. 反转字符串II 卡码网：54.替换数字 151.翻转字符串里的单词 卡码网：55.右旋转字符串8.代码随想录算法训练营第九天| 28. 实现 strStr() 459.重复的子字符串 字符串总结 双指针回顾9.代码随想录算法训练营第十天| 堆栈理论基础 232.用栈实现队列 225. 用队列实现栈10.代码随想录算法训练营第十一天| 20. 有效的括号 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 150. 逆波兰表达式求值11.代码随想录算法训练营第十三天|239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素 总结12.代码随想录算法训练营第十四天| 理论基础 递归遍历 迭代遍历 统一迭代13.代码随想录算法训练营第十五天| 层序遍历 10 226.翻转二叉树 101.对称二叉树 214.代码随想录算法训练营第十六天| 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 111.二叉树的最小深度 222.完全二叉树的节点个数15.代码随想录算法训练营第十七天| 110.平衡二叉树 257. 二叉树的所有路径 404.左叶子之和16.代码随想录算法训练营第十八天|● 513.找树左下角的值 ● 112. 路径总和 113.路径总和ii ● 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树17.代码随想录算法训练营第十九天|654.最大二叉树 ● 617.合并二叉树 ● 700.二叉搜索树中的搜索 ● 98.验证二叉搜索树18.代码随想录算法训练营第二十天|530.二叉搜索树的最小绝对差 ● 501.二叉搜索树中的众数 ● 236. 二叉树的最近公共祖先19.代码随想录算法训练营第二十二天|235. 二叉搜索树的最近公共祖先 ● 701.二叉搜索树中的插入操作 ● 450.删除二叉搜索树中的节点20.代码随想录算法训练营第二十三天|669. 修剪二叉搜索树 ● 108.将有序数组转换为二叉搜索树 ● 538.把二叉搜索树转换为累加树 ● 总结篇21.代码随想录算法训练营第二十四天|● 理论基础 ● 77. 组合22.代码随想录算法训练营第二十五天| 216.组合总和III 17.电话号码的字母组合23.代码随想录算法训练营第二十六天| 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串24.代码随想录算法训练营第二十七天| 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II25.代码随想录算法训练营第二十九天| 491.递增子序列 46.全排列 47.全排列 II26.代码随想录算法训练营第三十天|回溯法总结27.代码随想录算法训练营第三十一天| 理论基础 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和28.代码随想录算法训练营第三十二天| ● 122.买卖股票的最佳时机II ● 55. 跳跃游戏 ● 45.跳跃游戏II29.代码随想录算法训练营第三十三天| ● 1005.K次取反后最大化的数组和 ● 134. 加油站 ● 135. 分发糖果30.代码随想录算法训练营第三十四天| ● 860.柠檬水找零 ● 406.根据身高重建队列 ● 452. 用最少数量的箭引爆气球31.代码随想录算法训练营第三十六天| ● 435. 无重叠区间 ● 763.划分字母区间 ● 56. 合并区间32.代码随想录算法训练营第三十七天| ● 738.单调递增的数字 ● 968.监控二叉树 ● 总结33.代码随想录算法训练营第三十八天| ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯34.代码随想录算法训练营第三十九天|● 62.不同路径 ● 63. 不同路径 II35.代码随想录算法训练营第四十天|● 343. 整数拆分 ● 96.不同的二叉搜索树36.代码随想录算法训练营第四十一天|01背包问题， 01背包问题—— 滚动数组，分割等和子集37.代码随想录算法训练营第四十三天|● 1049. 最后一块石头的重量 II ● 494. 目标和 ● 474.一和零38.代码随想录算法训练营第四十四天|完全背包 ● 518. 零钱兑换 II ● 377. 组合总和 Ⅳ39.代码随想录算法训练营第四十五天| ● 70. 爬楼梯 （进阶） ● 322. 零钱兑换 ● 279.完全平方数40.代码随想录算法训练营第四十六天| 139.单词拆分 多重背包 背包问题总结篇！41.代码随想录算法训练营第四十七天| ● 198.打家劫舍 ● 213.打家劫舍II ● 337.打家劫舍III42.代码随想录算法训练营第四十八天| ● 121. 买卖股票的最佳时机 ● 122.买卖股票的最佳时机II43.代码随想录算法训练营第五十天| ● 123.买卖股票的最佳时机III ● 188.买卖股票的最佳时机IV44.代码随想录算法训练营第五十一天| ● 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 ● 714.买卖股票的最佳时机含手续费 ●总结45.代码随想录算法训练营第五十二天| ● 300.最长递增子序列 ● 674. 最长连续递增序列 ● 718. 最长重复子数组46.代码随想录算法训练营第五十三天| ● 1143.最长公共子序列 ● 1035.不相交的线 ● 53. 最大子序和 动态规划47.代码随想录算法训练营第五十四天| ● 392.判断子序列 ● 115.不同的子序列48.代码随想录算法训练营第五十五天| ● 583. 两个字符串的删除操作 ● 72. 编辑距离 ● 编辑距离总结篇
49.代码随想录算法训练营第五十七天| 九章 动态规划part17 ● 647. 回文子串 ● 516.最长回文子序列 ● 动态规划总结篇
50.代码随想录算法训练营第五十八天|● 739. 每日温度 ● 496.下一个更大元素 I51.代码随想录算法训练营第五十九天|● 503.下一个更大元素II ● 42. 接雨水52.代码随想录算法训练营第六十天|● 84.柱状图中最大的矩形53.每日一题： 2192. 有向无环图中一个节点的所有祖先54.每日一题：1026. 节点与其祖先之间的最大差值55.每日一题：1483. 树节点的第 K 个祖先
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回文子串  

题目链接：647. 回文子串 - 力扣（LeetCode）
思路：投降

class Solution {
public:
    int countSubstrings(string s) {
        vector<vector<bool>> dp(s.size(), vector<bool>(s.size(), false));
        int result = 0;
        for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) { // 注意遍历顺序
            for (int j = i; j < s.size(); j++) {
                if (s[i] == s[j]) {
                    if (j - i <= 1) { // 情况一 和 情况二
                        result++;
                        dp[i][j] = true;
                    } else if (dp[i + 1][j - 1]) { // 情况三
                        result++;
                        dp[i][j] = true;
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
};

最长回文子序列

题目链接：516. 最长回文子序列 - 力扣（LeetCode）
思路：怎么回文串都这么难啊

class Solution {
public:
    int longestPalindromeSubseq(string s) {
        vector<vector<int>> dp(s.size(), vector<int>(s.size(), 0));
        for (int i = 0; i < s.size(); i++)
            dp[i][i] = 1;
        for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = i + 1; j < s.size(); j++) {
                if (s[i] == s[j]) {
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
                } else {
                    dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[0][s.size() - 1];
    }
};

动态规划总结篇

代码随想录 (programmercarl.com)

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