leetcode刷题五<最长回文子串>
下面是题目的描述
给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。 示例 1: 输入: "babad"
输出: "bab"
注意: "aba" 也是一个有效答案。
示例 2: 输入: "cbbd"
输出: "bb"
开始三分钟没有思路看官方题解,提到了四种解题思路,下面简单罗列下吧
方法一:最长公共子串
常见错误
有些人会忍不住提出一个快速的解决方案,不幸的是,这个解决方案有缺陷(但是可以很容易地纠正):
反转 SS,使之变成 S'S′。找到 SS 和 S'S′ 之间最长的公共子串,这也必然是最长的回文子串。
这似乎是可行的,让我们看看下面的一些例子。
例如,S = \textrm{“caba”}S=“caba” , S' = \textrm{“abac”}S′=“abac”:
SS 以及 S'S′ 之间的最长公共子串为 \textrm{“aba”}“aba”,恰恰是答案。
让我们尝试一下这个例子:S = \textrm{“abacdfgdcaba”}S=“abacdfgdcaba” , S' = \textrm{“abacdgfdcaba”}S′=“abacdgfdcaba”:
SS 以及 S'S′ 之间的最长公共子串为 \textrm{“abacd”}“abacd”,显然,这不是回文。
算法
我们可以看到,当 SS 的其他部分中存在非回文子串的反向副本时,最长公共子串法就会失败。为了纠正这一点,每当我们找到最长的公共子串的候选项时,都需要检查子串的索引是否与反向子串的原始索引相同。如果相同,那么我们尝试更新目前为止找到的最长回文子串;如果不是,我们就跳过这个候选项并继续寻找下一个候选。
这给我们提供了一个复杂度为 O(n^2)O(n2) 动态规划解法,它将占用 O(n^2)O(n2) 的空间(可以改进为使用 O(n)O(n) 的空间)。请在这里阅读更多关于最长公共子串的内容。
方法二:暴力法
很明显,暴力法将选出所有子字符串可能的开始和结束位置,并检验它是不是回文。
复杂度分析
时间复杂度:O(n^3)O(n3),假设 nn 是输入字符串的长度,则 \binom{n}{2} = \frac{n(n-1)}{2}(2n)=2n(n−1) 为此类子字符串(不包括字符本身是回文的一般解法)的总数。因为验证每个子字符串需要 O(n)O(n) 的时间,所以运行时间复杂度是 O(n^3)O(n3)。
空间复杂度:O(1)O(1)。
方法三:动态规划
为了改进暴力法,我们首先观察如何避免在验证回文时进行不必要的重复计算。考虑 \textrm{“ababa”}“ababa” 这个示例。如果我们已经知道 \textrm{“bab”}“bab” 是回文,那么很明显,\textrm{“ababa”}“ababa” 一定是回文,因为它的左首字母和右尾字母是相同的。
我们给出 P(i,j)P(i,j) 的定义如下:
P(i,j) = \begin{cases} \text{true,} &\quad\text{如果子串} S_i \dots S_j \text{是回文子串}\\ \text{false,} &\quad\text{其它情况} \end{cases}P(i,j)={true,false,如果子串Si…Sj是回文子串其它情况
因此,
P(i, j) = ( P(i+1, j-1) \text{ and } S_i == S_j )P(i,j)=(P(i+1,j−1) and Si==Sj)
基本示例如下:
P(i, i) = trueP(i,i)=true
P(i, i+1) = ( S_i == S_{i+1} )P(i,i+1)=(Si==Si+1)
这产生了一个直观的动态规划解法,我们首先初始化一字母和二字母的回文,然后找到所有三字母回文,并依此类推…
复杂度分析
时间复杂度:O(n^2)O(n2), 这里给出我们的运行时间复杂度为 O(n^2)O(n2) 。
空间复杂度:O(n^2)O(n2), 该方法使用 O(n^2)O(n2) 的空间来存储表。
方法四:中心扩展算法
事实上,只需使用恒定的空间,我们就可以在 O(n^2)O(n2) 的时间内解决这个问题。
我们观察到回文中心的两侧互为镜像。因此,回文可以从它的中心展开,并且只有 2n - 12n−1 个这样的中心。
你可能会问,为什么会是 2n - 12n−1 个,而不是 nn 个中心?原因在于所含字母数为偶数的回文的中心可以处于两字母之间(例如 \textrm{“abba”}“abba” 的中心在两个 \textrm{‘b’}‘b’ 之间)。
发现最后一种方法思路比较简单,而且给了官方的java代码,简单学习了下链接如下:
https://blog.csdn.net/u013309870/article/details/70742315
简单来说就是二分算法的应用,伪代码如下:
func(char *s,int num;int start,int end)
{
如果start>=0且end<num&&s[start]==s[end]
{
start—;end++
}
}
for(int k=0;k<strlen(s);k++)
{
int len1=func(s,num,k,k);
int len2=func(s,num,k,k+1)
在比较大小
最后返回;
}
以下是完整代码:
int checkchar(char *a, int num, int start, int end)
{ while (start >= 0 && end < num && a[start] == a[end])
{ start--;
end++; }
return end - start - 1; }
char* longestPalindrome(char* s) {
int num=strlen(s);
if(num==0)
return "";
int count=1,start=0,end=0;
for(int k=0;k<num;k++)
{
int len1=checkchar(s,num,k,k);
int len2=checkchar(s,num,k,k+1);
if(len1>=len2&&len1>count)
{
start=k-len1/2;
end=k+len1/2;
count=len1; }
if(len2>len1&&len2>count)
{
start=k-len2/2+1;
end=k+len2/2;
count=len2;
}
}
for(int i=0;i<end-start+1;i++)
{
s[i]=s[start+i]; }
s[end-start+1]='\0';
return s;
}
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