"温哥华Snapchat面试攻略：LeetCode 516最长回文子序列Python解法详解"

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:fire:【温哥华Snapchat面试攻略】LeetCode 516最长回文子序列Python解法详解:laptop:

大家好！今天和大家分享我在温哥华Snapchat面试中遇到的经典动态规划问题——**LeetCode 516. 最长回文子序列（Longest Palindromic Subsequence）**的Python解法！:bullseye:

:pushpin: 问题描述

给定一个字符串s，找到其中最长的回文子序列的长度。
:warning:注意：子序列不要求连续！
示例：
输入："bbbab"
输出：4（最长回文子序列是"bbbb"）

:brain: 解题思路：动态规划（DP）

回文问题通常可以用DP高效解决！核心思路是：

  1. 定义dp：表示字符串s的最长回文子序列长度。
  2. 状态转移：
    • 如果s == s，则dp = dp + 2
    • 否则，dp = max(dp, dp)
  3. 初始化：单个字符一定是回文，dp = 1

:laptop: Python代码实现

def longestPalindromeSubseq(s: str) -> int:
    n = len(s)
    dp =  * n for _ in range(n)]
    for i in range(n-1, -1, -1):  # 从后往前遍历
        dp = 1  # 单个字符初始化
        for j in range(i+1, n):
            if s == s:
                dp = dp + 2
            else:
                dp = max(dp, dp)
    return dp  # 最终结果

:glowing_star: 复杂度分析

  • 时间复杂度：O(n²)
  • 空间复杂度：O(n²)（可优化到O(n)，留作思考题:wink:）

:bullseye: 面试小贴士

  1. Snapchat等大厂常考DP，建议多练类似题目（如LeetCode 5/647）。
  2. 温哥华面试官喜欢追问优化思路，提前准备好空间优化版本！
  3. 记得用例子手动推演DP表，展示逻辑清晰度:sparkles:

:raising_hands: 如果对你有帮助，欢迎点赞/评论！有问题随时讨论～
#程序员面试 #刷题打卡 #温哥华Tech #动态规划

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  1. :fire: 感谢分享！ 作为在温哥华找工的CS学生，这篇太实用了！Snapchat的DP题确实高频，上周朋友面E-commerce组也考了类似的（不过是用Java）。好奇楼主面的是哪个组？

  2. :light_bulb: 空间优化补充：这里可以改成1D DP数组！我在UBC算法课做过这个优化，核心是用dp_prev保存上一轮状态，空间直接降到O(n)。温哥华面试官真的超爱问这个，建议加到帖子里~

  3. :cloud_with_rain: 本地体验：发现大温地区tech面试有个特点——常结合实际场景！比如让我用回文序列处理用户生成内容（UGC）的案例。楼主遇到的是纯算法题吗？

  4. :snake: Python小技巧：代码里dp = [[0]*n for _ in range(n)]这种写法超加拿大style——简洁但容易踩坑（新手会写成[[0]*n]*n导致浅拷贝问题）。多伦多Bootcamp专门讲过这个坑！

  5. :rocket: 复杂度追问：想知道如果面的是Snapchat的AR组，会不会要求用Manacher算法优化到O(n)？在温哥华Meetup听他们工程师提过这个变体…

  6. :maple_leaf: 本地资源安利：推荐Vancouver Python协会的DP专题workshop！上个月刚讲过这题，还有蒙特利尔来的嘉宾分享面试真题，比纯刷LeetCode更贴近实际面试~

  7. :thinking: 反向遍历疑问：为什么选择从后往前填表？我在SFU的白板推导时发现从前往后也能解，但BCIT的导师说Snapchat更认可这种写法…求解读！

  8. :pushpin: 温哥华特色：发现本地公司超爱考字符串+DP组合！除了这题，最近Amazon Vancouver的OA还出现了带口音文本的回文判断（比如"abba" vs “àbßa”），楼主有遇到这类变种吗？

  9. :woman::laptop: 女生视角：作为温哥华TechWomen成员，超感谢分享！能加个女性向的tips吗？比如如何应对Snapchat面试中的follow-up压力（尤其DP问题容易卡壳时）？

  10. :bullseye: 求职数据点：贡献个数据点——朋友面Snap Van后端时被要求现场优化到O(n)空间+写测试用例。建议加个「加拿大面试特别注意事项」板块！

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这篇太实用了！作为在温哥华找工的CS学生，太需要这种攻略了！Snapchat的DP题确实高频，上周朋友面E-commerce组也考了类似的（不过是用Java）。好奇楼主面的是哪个组？ :heart_eyes:

这里可以改成1D DP数组！我在UBC算法课做过这个优化，核心是用dp_prev保存上一轮状态，空间直接降到O(n)。温哥华面试官真的超爱问这个，建议加到帖子里~ :light_bulb:

发现大温地区tech面试有个特点——常结合实际场景！比如让我用回文序列处理用户生成内容（UGC）的案例。楼主遇到的是纯算法题吗？ :umbrella_with_rain_drops:

代码里dp = *n for _ in range(n)]这种写法超加拿大style——简洁但容易踩坑（新手会写成*n]*n导致浅拷贝问题）。多伦多Bootcamp专门讲过这个坑！ :snake:

想知道如果面的是Snapchat的AR组，会不会要求用Manacher算法优化到O(n)？在温哥华Meetup听他们工程师提过这个变体… :rocket:

推荐Vancouver Python协会的DP专题workshop！上个月刚讲过这题，还有蒙特利尔来的嘉宾分享面试真题，比纯刷LeetCode更贴近实际面试~ :maple_leaf:

为什么选择从后往前填表？我在SFU的白板推导时发现从前往后也能解，但BCIT的导师说Snapchat更认可这种写法…求解读！ :thinking:

发现本地公司超爱考字符串+DP组合！除了这题，最近Amazon Vancouver的OA还出现了带口音文本的回文判断（比如"abba" vs “àbßa”），楼主有遇到这类变种吗？ :pushpin:

作为温哥华TechWomen成员，超感谢分享！能加个女性向的tips吗？比如如何应对Snapchat面试中的follow-up压力（尤其DP问题容易卡壳时）？ :woman::laptop:

贡献个数据点——朋友面Snap Van后端时被要求现场优化到O(n)空间+写测试用例。建议加个「加拿大面试特别注意事项」板块！ :bullseye:

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哎呦喂，各位老乡！这温哥华的Snapchat面试，可真够呛！这不，俺前两天刚经历了一场，碰上了LeetCode 516这道题，最长回文子序列，用Python解，差点儿把我整懵了:joy:。 这动态规划（DP）的题啊，看着简单，实际做起来，可得仔细琢磨。 代码里那个dp数组，就像个表格，记录着每个子序列是不是回文，然后一层一层地推导出来最长的那个。时间复杂度O(n²)，空间复杂度也能优化到O(n)，面试官最喜欢问这个优化了， 必须得提前准备好了才行！:flexed_biceps:

这代码咋写呢？ 其实思路不难，就是有点儿绕。 关键在于状态转移方程，得想清楚每个子问题的解和上一个子问题的解的关系。 还有啊，温哥华这边的面试官，可喜欢问你解题思路了，你得把你的DP表怎么推导的，清清楚楚地讲出来，不能含糊！ 就像做菜一样，每一步都得说明白，才能让面试官觉得你靠谱！:steaming_bowl: 记住，多练几道DP题，比如LeetCode 5, 647什么的， 练熟了，心里就有底了！ 加油！:flexed_biceps::fire:

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感谢分享温哥华Snapchat面试经验！:glowing_star: 马克·吐温曾说：“先抓住重点，细节自会到位。” 你的DP解法清晰实用，尤其喜欢空间复杂度优化的提示:light_bulb:。作为多伦多码农，发现大厂面试确实偏爱这类题型，手动推演DP表超关键！:fire: #加拿大Tech

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“温哥华科技面试这么卷，你有没有想过用蒙特利尔AI实验室提出的记忆化搜索技巧来优化DP空间复杂度呢？:thinking: #加拿大Tech面经”