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## 516.最长回文子序列
[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-subsequence/)
给定一个字符串 s ，找到其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。可以假设 s 的最大长度为 1000 。
示例 1:
输入: "bbbab"
输出: 4
一个可能的最长回文子序列为 "bbbb"。
示例 2:
输入:"cbbd"
输出: 2
一个可能的最长回文子序列为 "bb"。
提示：
* 1 <= s.length <= 1000
* s 只包含小写英文字母
## 思路
我们刚刚做过了 [动态规划：回文子串](https://programmercarl.com/0647.回文子串.html)，求的是回文子串，而本题要求的是回文子序列， 要搞清楚这两者之间的区别。
**回文子串是要连续的，回文子序列可不是连续的！** 回文子串，回文子序列都是动态规划经典题目。
回文子串，可以做这两题：
* 647.回文子串
* 5.最长回文子串
思路其实是差不多的，但本题要比求回文子串简单一点，因为情况少了一点。
动规五部曲分析如下：
1. 确定dp数组（dp table）以及下标的含义
**dp[i][j]：字符串s在[i, j]范围内最长的回文子序列的长度为dp[i][j]**。
2. 确定递推公式
在判断回文子串的题目中，关键逻辑就是看s[i]与s[j]是否相同。
如果s[i]与s[j]相同，那么dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
如图：
（如果这里看不懂，回忆一下dp[i][j]的定义）
如果s[i]与s[j]不相同，说明s[i]和s[j]的同时加入 并不能增加[i,j]区间回文子串的长度，那么分别加入s[i]、s[j]看看哪一个可以组成最长的回文子序列。
加入s[j]的回文子序列长度为dp[i + 1][j]。
加入s[i]的回文子序列长度为dp[i][j - 1]。
那么dp[i][j]一定是取最大的，即：dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
代码如下：
```CPP
if (s[i] == s[j]) {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
```
3. dp数组如何初始化
首先要考虑当i 和j 相同的情况，从递推公式：dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2; 可以看出 递推公式是计算不到 i 和j相同时候的情况。
所以需要手动初始化一下，当i与j相同，那么dp[i][j]一定是等于1的，即：一个字符的回文子序列长度就是1。
其他情况dp[i][j]初始为0就行，这样递推公式：dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]); 中dp[i][j]才不会被初始值覆盖。
```CPP
vector> dp(s.size(), vector(s.size(), 0));
for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i][i] = 1;
```
4. 确定遍历顺序
从递推公式dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2 和 dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]) 可以看出，dp[i][j]是依赖于dp[i + 1][j - 1] 和 dp[i + 1][j]，
也就是从矩阵的角度来说，dp[i][j] 下一行的数据。 **所以遍历i的时候一定要从下到上遍历，这样才能保证，下一行的数据是经过计算的**。
递推公式：dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2，dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]) 分别对应着下图中的红色箭头方向，如图：
代码如下：
```CPP
for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < s.size(); j++) {
if (s[i] == s[j]) {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
```
5. 举例推导dp数组
输入s:"cbbd" 为例，dp数组状态如图：
红色框即：dp[0][s.size() - 1]; 为最终结果。
以上分析完毕，C++代码如下：
```CPP
class Solution {
public:
int longestPalindromeSubseq(string s) {
vector> dp(s.size(), vector(s.size(), 0));
for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i][i] = 1;
for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < s.size(); j++) {
if (s[i] == s[j]) {
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[0][s.size() - 1];
}
};
```
## 其他语言版本
Java：
```java
public class Solution {
public int longestPalindromeSubseq(String s) {
int len = s.length();
int[][] dp = new int[len + 1][len + 1];
for (int i = len - 1; i >= 0; i--) { // 从后往前遍历 保证情况不漏
dp[i][i] = 1; // 初始化
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
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], Math.max(dp[i][j], dp[i][j - 1]));
}
}
}
return dp[0][len - 1];
}
}
```
Python：
```python
class Solution:
def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
dp = [[0] * len(s) for _ in range(len(s))]
for i in range(len(s)):
dp[i][i] = 1
for i in range(len(s)-1, -1, -1):
for j in range(i+1, len(s)):
if s[i] == s[j]:
dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2
else:
dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1])
return dp[0][-1]
```
Go：
```Go
func longestPalindromeSubseq(s string) int {
size := len(s)
max := func(a, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}
dp := make([][]int, size)
for i := 0; i < size; i++ {
dp[i] = make([]int, size)
dp[i][i] = 1
}
for i := size - 1; i >= 0; i-- {
for j := i + 1; j < size; j++ {
if s[i] == s[j] {
dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2
} else {
dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i+1][j])
}
}
}
return dp[0][size-1]
}
```
Javascript：
```javascript
const longestPalindromeSubseq = (s) => {
const strLen = s.length;
let dp = Array.from(Array(strLen), () => Array(strLen).fill(0));
for(let i = 0; i < strLen; i++) {
dp[i][i] = 1;
}
for(let i = strLen - 1; i >= 0; i--) {
for(let j = i + 1; j < strLen; j++) {
if(s[i] === s[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][strLen - 1];
};
```
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