最長迴文子串求解問題方法總結
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最長迴文子串是最初我在網易筆試的時候遇見的,當時天真的把原字串S倒轉過來成為S‘,以為這樣就將問題轉化成為了求S和S’的最長公共子串的問題,而這個問題是典型的DP問題,我也在前面的文章中介紹了3種解決這個問題的方法。但是非常可惜,後來才知道這個演算法是不完善的。那麼到底為什麼呢?聽我慢慢道來。
S=“c a b a” 那麼 S' = “a b a c”, 這樣的情況下 S和 S‘的最長公共子串是aba,沒有錯誤。但是當 S=“abacdfgdcaba”, 那麼S’ = “abacdgfdcaba”。 這樣S和S‘的最長公共子串是abacd。很明顯abacd並不是S的最長迴文子串,它甚至連回文都不是。
現在是不是都明白為什麼最長迴文子串不能轉化成為最長公共子串問題了。當原串S中含有一個非迴文的串的反序串的時候,最長公共子串的解法就是不正確的。正如上一個例子中S既含有abacd,又含有abacd的反串cdaba,並且abacd又不是迴文,所以轉化成為最長公共子串的方法不能成功。除非每次我們求出一個最長公共子串的時候,我們檢查一下這個子串是不是一個迴文,如果是,那這個子串就是原串S的最長迴文子串;如果不是,那麼就去求下一個次長公共子串,以此類推。
最長迴文子串有很多方法,分別是1暴力法,2 動態規劃, 3 從中心擴充套件法,4 著名的manacher演算法。下面我將分別介紹幾種方法。
方法一 暴力法
遍歷字串S的每一個子串,去判斷這個子串是不是迴文,是迴文的話看看長度是不是比最大的長度maxlength大。遍歷每一個子串的方法要O(N2),判斷每一個子串是不是迴文的時間複雜度是O(N),所以暴利方法的總時間複雜度是O(N3)。
方法二 動態規劃 時間複雜度O(N2), 空間複雜度O(N2)
動態規劃就是暴力法的進化版本,我們沒有必要對每一個子串都重新計算,看看它是不是迴文。我們可以記錄一些我們需要的東西,就可以在O(1)的時間判斷出該子串是不是一個迴文。這樣就比暴力法節省了O(N)的時間複雜度哦,嘿嘿,其實優化很簡單吧。
P(i,j)為1時代表字串Si到Sj是一個迴文,為0時代表字串Si到Sj不是一個迴文。
P(i,j)= P(i+1,j-1)(如果S[i] = S[j])。這是動態規劃的狀態轉移方程。
P(i,i)= 1,P(i,i+1)= if(S[i]= S[i+1])
string longestPalindromeDP(string s){
intn = s.length();
intlongestBegin =0;
intmaxLen =1;
booltable[1000][1000]={false};
for(inti =0; i < n; i++){
table[i][i]=true;//前期的初始化
}
for(inti = 0; i < n-1; i++) {
if(s[i] == s[i+1]) {
table[i][i+1] = true; //前期的初始化
longestBegin = i;
maxLen = 2;
}
}
for(intlen = 3; len <= n; len++) {
for(inti = 0; i < n-len+1; i++) {
intj = i+len-1;
if(s[i] == s[j] && table[i+1][j-1]) {
table[i][j] = true;
longestBegin = i;
maxLen = len;
}
}
}
returns.substr(longestBegin, maxLen);
}
方法三 中心擴充套件法
這個演算法思想其實很簡單啊,時間複雜度為O(N2),空間複雜度僅為O(1)。就是對給定的字串S,分別以該字串S中的每一個字元C為中心,向兩邊擴充套件,記錄下以字元C為中心的迴文子串的長度。但是有一點需要注意的是,迴文的情況可能是 a b a,也可能是 a b b a。
string expandAroundCenter(string s,intc1,intc2){
intl = c1, r = c2;
intn = s.length();
while(l >=0&& r <= n-1&& s[l]== s[r
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