思路分析：
- 创建一个二维动态规划表
dp，其中dp[i][j]表示在子串s[i...j]中的最长回文子序列的长度。 - 初始化基本情况：对角线上的元素
dp[i][i]都为1，因为单个字符本身就是长度为1的回文子序列。 - 从字符串末尾向前遍历，填充动态规划表。对于每一对
(i, j)，如果s[i]等于s[j]，则当前子串的最长回文子序列长度为dp[i + 1][j - 1] + 2，否则取dp[i + 1][j]和dp[i][j - 1]中的较大值。 - 最终结果存储在
dp[0][s.size() - 1]中，表示整个字符串s的最长回文子序列的长度。
class Solution {
public:// 计算最长回文子序列的长度int longestPalindromeSubseq(string s) {// 创建二维动态规划表，dp[i][j]表示子串s[i...j]的最长回文子序列长度vector<vector<int>> dp(s.size(), vector<int>(s.size(), 0));// 初始化基本情况：单个字符本身就是长度为1的回文子序列for (int i = 0; i < s.size(); i++) {dp[i][i] = 1;}// 自底向上填充动态规划表// 从字符串末尾向前遍历for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {for (int j = i + 1; j < s.size(); j++) {// 如果s[i]等于s[j]，当前子串的最长回文子序列长度为dp[i + 1][j - 1] + 2if (s[i] == s[j]) {dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;} else {// 否则，取dp[i + 1][j]和dp[i][j - 1]中的较大值dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);}}}// 最终结果存储在dp[0][s.size() - 1]中，表示整个字符串s的最长回文子序列长度return dp[0][s.size() - 1];}
};
)
