题解 | #密码截取#一种动态规划思路

密码截取

https://www.nowcoder.com/practice/3cd4621963e8454594f00199f4536bb1

看到大家的代码感觉自己真的有点愣头用动态规划的方法,思路可能跟大家有点不同就想写出来和大家分享一下,抛砖引玉

算法流程概述
用dp数组来表示到第i个字符附近的最长回文串长度
将dp[i-1]作为第一个判断分支
    当前一个只有1,也就是他自己作为最长回文串的时候会有两种情况
        首先判断i-2和i是否是一样的,如果是一样的就代表这里会产生长度为3的最长回文串,形如ABA这种,AB的dp分别对应1 1,在到A的时候发现A 和A可以相等就产生了长度为3的回文串
        如果不满足就继续判断i-1和i是否相同,相同就判断他是2,形如AA,不相同意味着i是一个孤立的字符只能是A
    接下来当i-1大于1的时候
        首先判断i和i-dp[i-1]-1是否相等, 如果相等dp[i] = i+2,形如ABBBA这种,当到第5个A的时候,前面的B是3,意味着前面3个是对称的,如果这三个左右两边的字符都相等,就意味着这个最长回文子串长度就直接加上旁边的2个变成了5。当然我们要确保i-dp[i-1]-1要大于零,否则就会导致出现数组越界。
        如果i-dp[i-1]-1不等的时候就考虑第i个字符和前面dp[i-1]个字符全都相等,相等dp[i] = dp[i-1] + 1。之所以要全部相等,是因为前dp[i-1]个字符要求对称相等,再加上第i个字符以后也要求对称相等,这两个约束条件就使得第i个字符和前面dp[i-1]个字符都要相等才能满足条件。
        如果两个情况都无法满足就只能说明他是孤立的字符dp[i] = 1
综上,只需要用一个循环就能找到dp数组中的最大值得到答案

参考代码
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.nio.file.NotDirectoryException;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        String str = br.readLine();
        int[] dp = new int[str.length()];
        dp[0] = 1;

        for(int i=1; i<str.length();i++){
            if(dp[i-1] == 1){
                if(i >= 2 && str.charAt(i-2) == str.charAt(i)){
                    dp[i] = 3;
                } else{
                    if(str.charAt(i) == str.charAt(i-1)){
                        dp[i] = 2;
                    } else{
                        dp[i] = 1;
                    }
                }
            } else{
                if(i-dp[i-1]-1 >= 0 && str.charAt(i) == str.charAt(i-dp[i-1]-1)){
                    dp[i] = dp[i-1]+ 2;
                } else{
                    boolean index = true;
                    for(int j=i-dp[i-1]; j < i; j++){
                        if(str.charAt(j) != str.charAt(i)) {
                            index = false;
                            break;
                        }
                    }
                    if(index){
                        dp[i] = dp[i-1] + 1;
                    } else{
                        dp[i] = 1;
                    }
                }
            }
        }
        int max = 1;
        for(int i=0; i<str.length(); i++){
            if(max < dp[i]) {
                max = dp[i];
            }

        }

        System.out.println(max);
    }
}



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