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:
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:
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
python
class Solution:
def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
# 区间动态规划可以使用记忆化搜索
# dp[i][j] 表示字符串[i,j]区间内的最长回文子序列长度
# dp[i][j] = max(dp[i+1][j-1] + 2 if s[i]==s[j], dp[i+1][j], dp[i][j-1])
n = len(s)
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n, -1, -1):
for j in range(i, n):
if i == j:
dp[i][j] = 1
else:
dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1])
if s[i] == s[j]:
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i+1][j-1] + 2)
return dp[0][n-1]
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(n^2)
记忆化搜索
python
class Solution:
def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
# dp[i][j] 表示字符串[i,j]区间内的最长回文子序列长度
# dp[i][j] = max(dp[i+1][j-1] + 2 if s[i]==s[j], dp[i+1][j], dp[i][j-1])
n = len(s)
dp = [[-1] * n for _ in range(n)]
def dfs(i, j):
if dp[i][j] != -1:
return dp[i][j]
if i == j:
dp[i][j] = 1
return dp[i][j]
if i > j:
dp[i][j] = 0
return 0
dp[i][j] = max(dfs(i + 1, j), dfs(i, j - 1))
if s[i] == s[j]:
dp[i][j] = max(dp[i][j], dfs(i + 1,j - 1) + 2)
return dp[i][j]
return dfs(0, n - 1)
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(n^2)