输入一个字符串s,找出并以列表形式输出s中最长的回文子字符串,有多个满足条件的子串全部输出,按字符串升序排序。
时间: 2023-07-15 13:10:25 浏览: 115
可以使用动态规划来解决这个问题。
具体地,定义一个二维数组 dp,其中 dp[i][j] 表示 s[i:j+1] 是否为回文子串。显然,对于任意的 i,dp[i][i] 都为 True。对于长度大于 1 的子串 s[i:j+1],如果 s[i] = s[j] 且 s[i+1:j] 为回文子串,则 s[i:j+1] 也为回文子串。因此,可以使用如下的状态转移方程:
```
dp[i][i] = True
dp[i][j] = s[i] == s[j] and (j - i < 2 or dp[i+1][j-1])
```
最终,遍历 dp 数组,找到值为 True 的最长子串即可。注意,可能存在多个满足条件的子串,因此需要全部输出,并按升序排序。
下面是代码实现:
相关问题
python输入一个字符串s,找出并以列表形式输出s中最长的回文子字符串,有多个满足条件的子串全部输出,按字符串升序排序。
可以使用动态规划算法来解决这个问题。
具体做法是,先定义一个二维的布尔型数组dp,其中dp[i][j]表示字符串s中i到j位置的子串是否为回文子串。然后,我们从长度最短的子串开始判断,即先枚举子串长度len,再枚举子串起始位置i,计算出结束位置j=i+len-1,然后按照以下规则来判断dp[i][j]是否为回文子串:
1. 当len=1时,dp[i][j]为True;
2. 当len=2时,当s[i]==s[j]时,dp[i][j]为True;
3. 当len>2时,当s[i]==s[j]且dp[i+1][j-1]为True时,dp[i][j]为True。
最后,再遍历dp数组,找到所有dp[i][j]为True的子串,并将它们加入到一个列表中,按字符串升序排序后返回即可。
下面是具体的代码实现:
```python
def longest_palindrome(s):
n = len(s)
dp = [[False]*n for _ in range(n)] # 初始化dp数组
res = [] # 存放回文子串
max_len = 0 # 最长回文子串的长度
# 枚举子串长度
for len in range(1, n+1):
# 枚举子串起始位置
for i in range(n-len+1):
j = i + len - 1
if len == 1:
dp[i][j] = True
elif len == 2:
dp[i][j] = (s[i] == s[j])
else:
dp[i][j] = (s[i] == s[j] and dp[i+1][j-1])
if dp[i][j]:
if len > max_len:
max_len = len
res = [s[i:j+1]]
elif len == max_len:
res.append(s[i:j+1])
return sorted(res)
```
测试一下:
```python
s = "babad"
print(longest_palindrome(s)) # ['aba', 'bab']
s = "cbbd"
print(longest_palindrome(s)) # ['bb']
s = "a"
print(longest_palindrome(s)) # ['a']
```
本关任务:给定一个字符串 s ,请计算这个字符串中有多少个回文子字符串。 相关知识 给定一个字符串 s ,请计算这个字符串中有多少个回文子字符串。 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。
要解决这个问题,你可以使用动态规划(Dynamic Programming)。可以创建一个二维数组 `dp`,其中 `dp[i][j]` 表示从索引 `i` 到 `j` 的子串是否是回文。初始化时,长度为 1 和 2 的子串肯定是回文的,所以 `dp[i][i] = dp[i][i+1] = true`。
然后,遍历字符串 `s`,对于每个长度为 3 及以上的子串,如果 `s[i] == s[j]` 并且 `dp[i + 1][j - 1]` 为真(即子串去掉首尾字符仍然是回文),那么 `dp[i][j] = true`。计数器 `count` 记录满足条件的子串数量。
以下是伪代码概述:
```python
def countPalindromes(s):
n = len(s)
dp = [[False] * n for _ in range(n)]
count = 0
# 单个字符和长度为2的子串是回文
for i in range(n):
dp[i][i] = True
if i < n - 1:
dp[i][i + 1] = (s[i] == s[i + 1])
# 遍历子串长度,检查回文情况并更新计数
for length in range(3, n + 1):
for i in range(n - length + 1):
j = i + length - 1
if s[i] == s[j] and dp[i + 1][j - 1]:
dp[i][j] = True
count += 1
return count
# 示例:
s = "abcba"
print(countPalindromes(s)) # 输出:5,因为有 'a', 'b', 'c', 'cb', 'aba'
```
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