面试常用算法——Longest Palindromic Substring(最长回文子串)
第一种:
public static void main(String[] args) {
String s = "abcbaaaaabcdcba";
int n,m;
String re = "";
for(int i = ; i < s.length();i++){
for(int j = i+;j< s.length();j++){
n = i;
m = j;
for(;j > i;j--,i++){
if(s.charAt(i) != s.charAt(j))
break;
}
if(j <= i){
if(m-n > re.length())
re = s.substring(n, m+);
}
}
}
System.out.println(re);
}
看的是国外的一篇博客,他把这种方法叫做是Naive Approach,这是最容易想到的一个方法,效率确实不怎样,时间复杂度是O(n^3)级。
第二种方法:
public static void main(String[] args) { String s = "abcbaaaaabcdcba"; int[][] table = new int[s.length()][s.length()];
int i, j;
for (i = ; i < s.length(); i++)
for (j = ; j < s.length(); j++)
table[i][j] = ;
for (i = ; i < s.length(); i++) {
for (j = ; j < s.length(); j++) {
if (j + i >= s.length()) {
break;
}
if (j == j + i)
table[j][j + i] = ;
else if (j + == j + i) {
if (s.charAt(j) == s.charAt(j + i))
table[j][j + i] = ;
} else {
if (s.charAt(j) == s.charAt(j + i)
&& table[j + ][j + i - ] == )
table[j][j + i] = ;
}
}
}
for (i = ; i < s.length(); i++) {
for (j = ; j < s.length(); j++) {
System.out.print(table[i][j] + " ");
table[i][j] = ;
}
System.out.println();
}
}
这个算法的思路:
构建一个n*n的表格,表格中table[i][j] == 1代表子串(i,j)是回文串,table[i][j] ==0即代表子串(i,j)不为回文串,并且有这样的推算规则:
1)table[i][i]必为1;
2)table[i][i+1]==1的满足条件是:s.charAt(i) == s.charAt(i+1);
3)其他table[i][j] == 1 的满足条件是:s.charAt(i) == s.charAt(j) && table[i+1][j-1] == 1.
该算法的时间复杂度为 O(n^2), 空间复杂度 O(n^2)。
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