一、等差数列划分
413. 等差数列划分
算法原理
💡细节：
1.如果当前nums数组中i位置的数和前面两个数可以构成等差数列，那么当前位置所有子数组构成的等差数列个数dp[i]就等于前一个位置有子数组构成的等差数列个数+1（这个1代表增加最后三个数构成的等差数列）【简单理解：就是以a和b结尾的这些等差数列后面都加上一个c，这些新的等差数列也还是等差数列，加上a，b，c这个等差数列就是dp[i] = dp[i-1]+1】
两种情况最后三个数a，b，c根本无法构成等差数列，那么dp[i]=0
2.初始化：因为等差数列至少是三个数，那么dp[0] 和dp[1]根本无法构成等差数列，只能为0
3.根据dp表示可知，结果应该是dp表每个位置的和
class Solution {public int numberOfArithmeticSlices(int[] nums) {int n = nums.length;int[] dp = new int[n];//dp[i]表示：以i位置为结尾的所有子数组中有多少个等差数列int sum = 0;for(int i=2;i<n;i++) {dp[i] = nums[i]-nums[i-1]==nums[i-1]-nums[i-2]?dp[i-1]+1:0;sum += dp[i];}return sum;}
}二、最长湍流子数组
978. 最长湍流子数组
算法原理：
💡细节：
1.dp表的创建：如果只用一个dp表的话发现无法知道最后位置是上升还是下降，那么就考虑用两个dp表，一个表示子数组上升的最大长度，一个表示子数组下降的最大长度
2.初始化：根据状态转移方程，填表最差的情况都为1，那么直接全部初始化为1，那么有些填表的情况就不需要考虑了
3.返回值：两个表的最大值
💡总结：初始化的三种情况
（1）直接初始化会越界的位置
（2）加虚拟节点（但是有两个注意事项）=>初始化更简单
（3）把表中所有的位置都初始化为最小的情况（跟本题一样）
class Solution {public int maxTurbulenceSize(int[] nums) {int n = nums.length;int[] f = new int[n];//上升int[] g = new int[n];//下降for(int i=0;i<n;i++) {f[i] = g[i] = 1;}int ret = 1;for(int i=1;i<n;i++) {if(nums[i-1]<nums[i])f[i] = g[i-1] + 1;else if(nums[i-1]>nums[i])g[i] = f[i-1] + 1;ret = Math.max(ret,Math.max(g[i],f[i]));}return ret;}
}三、单词拆分
139. 单词拆分
算法原理：
💡细节：
1.dp[i]：[0,i]区间内字符串是否可以被字典中的单词拼接而成，求状态转移方程时，需要设置最后一个单词的起始位置下标j，才能将dp进行联系，而且需要保证最后一个单词[j,i]在字典中&&上一个单词的位置dp[j-1]也为true
2.初始化：为了防止出现dp[j-1]中j-1为-1的情况，可以直接在s字符串前加一个字符，这样可以更好的处理下标的映射关系
3.优化1：找[j,i+1)的子串时，可以直接将字典中的单词存到哈希表中，在哈希表中去看子串是否存在
4.优化2：break =>只要在哈希表中找到一个单词即可，找到了就不用继续找下一个了
class Solution {public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {//优化1：将字典里面的单词存到哈希表中，在哈希表中找子串是否存在Set<String> hash = new HashSet<>(wordDict);int n = s.length();boolean[] dp = new boolean[n+1];//dp[i]：0-i区间内的字符串能否被拼接成功//初始化dp[0] = true;s = " " + s;//处理下标的映射关系(s的起始位置是从1开始的)for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=i;j>=1;j--) {if(dp[j-1]==true && hash.contains(s.substring(j,i+1))) {//左闭右开dp[i] = true; break;//优化2：只要在哈希表中找到一个单词即可，找到了就不用继续找下一个了 }}}return dp[n];}
}四、环绕字符串中唯一的子字符串
467. 环绕字符串中唯一的子字符串
算法原理：
💡细节：
1.一般涉及子串的都会向长度为1，和长度大于1考虑状态转移方程
2.加一个连续字符的子串和未加这个字符的子串，当长度＞1的时候，是一样大的，即dp[i]=dp[i-1]
3.初始化的技巧：直接初始化为最小值1，这样有些填表的情况就不需要考虑了
4.当个末尾字符相同的子串需要进行去重，创建一个大小为26的hash数组，把每个位置都填上以改字符结尾的最大dp值
class Solution {public int findSubstringInWraproundString(String ss) {int n = ss.length();char[] s = ss.toCharArray();//转为数组好用下标int[] dp = new int[n];//dp[i]：以i位置为结尾的所有子串里面，有多少个在base中出现过for(int i=0;i<n;i++) dp[i] = 1;//全部初始化为最小值for(int i=1;i<n;i++) {if(s[i-1]+1==s[i]||(s[i-1]=='z'&&s[i]=='a')) dp[i]+=dp[i-1];}//去重int[] hash = new int[26];for(int i=0;i<n;i++) {hash[s[i]-'a'] = Math.max(dp[i],hash[s[i]-'a']);}int sum = 0;for(int x:hash) sum+=x;return sum;}
}
