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【Leet Code】Longest Palindromic Substring ——传说中的Manacher算法

2024-07-19 05:27:37   218人阅读

Longest Palindromic Substring

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Given a string S, find the longest palindromic substring in S. You may assume that the maximum length of S is 1000, and there exists one unique longest palindromic substring.


先解释一下题目的意思：

题目要求字符串的回文子字符串，所谓的回文字符串就是从左向右读和从右向左读都一样的字符串，例如：“abcba”或者“abba”

题目还假设字符串的最大长度为1000，而且有且只有一个最大的回文子字符串。

从上面的例子可知，回文字符串有奇偶之分，我们在字符串中插入特殊字符，把偶的情况也作为奇的情况处理：

例：abc -> @#a#b#c#$ （头尾插入不同的特殊字符是为了防止越界）

最简单的方法：

遍历字符串，使用一个数组prad[ ]，prad[ i ]保存以第 i 个字符为中心的回文字符串的半径（这个新字符串的半径就刚好等于原字符串的长度）

然后再遍历这个数组就可以轻易得到子回文字符串了：

class Solution 
{
public:
	string change(string s) 
	{
		string result = "!";
		for (int i = 0; i < s.length(); i++) 
		{
			result += "#";
			result += s[i];
		}
		result += "#?";
		return result;
	}
	string longestPalindrome(string s)
	{
		if (0 == s.length())
		{
			return "";
		}
		string new_s = this->change(s);
		int size = new_s.length();
		int* prad = new int[size];
		for (int i = 1; i < size - 1; i++) 
		{
			prad[i] = 0;
			while (new_s[i - prad[i] - 1] == new_s[i + prad[i] + 1])
			{
				prad[i]++;
			}
		}
		int maxLen{}, start_pos{};
		for (int i = 1; i < size - 1; i++)
		{
			if (maxLen < prad[i])
			{
				maxLen = prad[i];
				start_pos = (i - maxLen - 1) / 2;
			}
		}
		delete[]prad;
		return s.substr(start_pos, maxLen);
	}
};


该算法的复杂度是O(n2)，每一次都重新匹配太浪费时间了，我们可以利用前面匹配得到的信息，将下次匹配的范围缩小一点，这就是传说中的Manacher算法：

class Solution 
{
public:
	string change(string s) 
	{
		string result = "!";
		for (int i = 0; i < s.length(); i++) 
		{
			result += "#";
			result += s[i];
		}
		result += "#?";
		return result;
	}
	string longestPalindrome(string s)
	{
		if (0 == s.length())
		{
			return "";
		}
		string new_s = this->change(s);
		int size = new_s.length();
		int* prad = new int[size];
		int right_end{}, pos{};//记录匹配到的回文字符串达到的最右边，和该字符串的中心位置
		for (int i = 1; i < size - 1; i++) 
		{
			if (right_end > i)
			{
				prad[i] = min(right_end - i, prad[2 * pos - i]);
			}
			else
			{
				prad[i] = 0;
			}
			while (new_s[i - prad[i] - 1] == new_s[i + prad[i] + 1])
			{
				prad[i]++;
			}
			if (i + prad[i] > right_end) 
			{
				right_end = i + prad[i];
				pos = i;
			}
		}
		int maxLen{}, start_pos{};
		for (int i = 1; i < size - 1; i++)
		{
			if (maxLen < prad[i])
			{
				maxLen = prad[i];
				start_pos = (i - maxLen - 1) / 2;
			}
		}
		delete[]prad;
		return s.substr(start_pos, maxLen);
	}
};






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