技術標籤：演算法演算法動態規劃

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題庫：lintcode

1790. Rotate String II

題目連結
難度：easy
演算法：字串操作

解題思路
總偏移量offset = left - right。
如果總偏移量>0, 字串往左偏移， offset從起點開始偏移，把[0, offset], [offset, string長度]兩邊子字串交換一下。
如果right > left. 字串往右偏移，offset從終點開始偏移， 把[0, string長度-offset]和[string長度-offset, string長度]兩邊的子字串交換一下。

注意：當偏移量超過字串的長度時，通過取模（%）方法獲得小於字串的長度的偏移量

解法

public class Solution {
    /**
     * @param str: A String
     * @param left: a left offset
     * @param right: a right offset
     * @return: return a rotate string
     */
    public String RotateString2(String str, int left, int right) {
        // write your code here
        int offset = (left - right) % str.length();
        
        // left, truncate the first offset characters
        if (offset > 0){
            str = str.substring(offset) + str.substring(0, offset);
        }else if(offset < 0){
            offset = str.length() - Math.abs(offset);
            str = str.substring(offset) + str.substring(0, offset);
            
        }
        return str;
        
        
        
     
    }
}

 

667. Longest Palindromic Subsequence

題目連結
難度：median
演算法：動態規劃

解題思路
一看到題目求最值，優先考慮動態規劃。
對於任意長度字串， 如果首尾字元相等，那麼最長子序列等於去掉首尾的子字串的最長子序列加上首尾；如果首尾字元不相等，那麼最長子序列等於去掉首的子字串的最長子序列和去掉尾的子字串的最長子序列的最大值

dp[i][j]表示從i到j的子字串最長迴文子序列的長度。
when s[i] == s[j] , dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;
when s[i] != s[j], dp[i][j] = Math.max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]);

解法

public class Solution {
    /**
     * @param s: the maximum length of s is 1000
     * @return: the longest palindromic subsequence's length
     */
    public int longestPalindromeSubseq(String s) {
        // write your code here
        if (s == null || s.length() == 0){
            return 0;
        }
        // state: the maximum length of palindromic subsequence in substring(i,j)
        int n = s.length();
        int[][] dp = new int[n][n];
        
        //init
        for(int i=0;i< n; i++){
            dp[i][i] = 1;
        }
        for(int i=n-1;i>=0;i--){
            for(int j=i+1;j<n;j++){
                //function
                if (s.charAt(i) == s.charAt(j)){
                    dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2;
                }else{
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]);
                }
            }
        }
        
        return dp[0][n-1];
        
    }
}

注意：當j = i+1, dp[i][i+1] = dp[i+1][i] + 2, dp[i+1][i] = 0， 因為初始化後值都為0.