647. 回文子串

题目 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。

具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被视作不同的子串。

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"

思路

  • 动态规划, 细节上有些难,一定要手动画出来dp数组,慢慢理解

  • 确定dp数组(dp table)以及下标的含义

    • 如果我们定义,dp[i] 为 下标i结尾的字符串有 dp[i]个回文串的话,我们会发现很难找到递归关系。dp[i] 和 dp[i-1] ,dp[i + 1] 看上去都没啥关系。
    • 我们在判断字符串S是否是回文,那么如果我们知道 s[1],s[2],s[3] 这个子串是回文的,那么只需要比较 s[0]和s[4]这两个元素是否相同,如果相同的话,这个字符串s 就是回文串。
    • 那么此时我们是不是能找到一种递归关系,也就是判断一个子字符串(字符串的下表范围[i,j])是否回文,依赖于,子字符串(下表范围[i + 1, j - 1])) 是否是回文。
    • 所以为了明确这种递归关系,我们的dp数组是要定义成一位二维dp数组。布尔类型的dp[i][j]:表示区间范围[i,j] (注意是左闭右闭)的子串是否是回文子串,如果是dp[i][j]为true,否则为false。
  • 确定递推公式
    在确定递推公式时,就要分析如下几种情况。
    整体上是两种,就是s[i]与s[j]相等,s[i]与s[j]不相等这两种。

    • 当s[i]与s[j]不相等,那没啥好说的了,dp[i][j]一定是false。
    • 当s[i]与s[j]相等时,这就复杂一些了,有如下三种情况
      • 情况一:下标i 与 j相同,同一个字符例如a,当然是回文子串
      • 情况二:下标i 与 j相差为1,例如aa,也是回文子串
      • 情况三:下标:i 与 j相差大于1的时候,例如cabac,此时s[i]与s[j]已经相同了,我们看i到j区间是不是回文子串就看aba是不是回文就可以了,那么aba的区间就是 i+1 与 j-1区间,这个区间是不是回文就看dp[i + 1][j - 1]是否为true。
  • dp数组如何初始化
    dp[i][j]可以初始化为true么? 当然不行,怎能刚开始就全都匹配上了。所以dp[i][j]初始化为false。

  • 确定遍历顺序
    遍历顺序可有有点讲究了。
    首先从递推公式中可以看出,情况三是根据dp[i + 1][j - 1]是否为true,在对dp[i][j]进行赋值true的。
    如果这矩阵是从上到下,从左到右遍历,那么会用到没有计算过的dp[i + 1][j - 1],也就是根据不确定是不是回文的区间[i+1,j-1],来判断了[i,j]是不是回文,那结果一定是不对的。
    所以一定要从下到上,从左到右遍历,这样保证dp[i + 1][j - 1]都是经过计算的。

  • 举例推导dp数组

注意:遍历的时候,左下角dp矩阵均为0,因为s[i,j]要保证j>=i.

代码

class Solution:
    def countSubstrings(self, s: str) -> int:
        length = len(s)
        i = len(s)
        dp = [[0] * (length) for i in range(length)]
        res = 0
        while i:
            for j in range(length):
                if j - (i-1) >= 0:  # s[i,j]字符串一定要是正向的

                    if s[i-1] == s[j]:
                        if j - (i-1) <= 1:
                            dp[i-1][j] = 1
                        else:
                            dp[i-1][j] = dp[i][j-1]
                else:
                    continue

            res += sum(dp[i-1])
            i -= 1
        return res
posted @ 2023-03-14 23:05  时光如你般美好  阅读(38)  评论(0编辑  收藏  举报