给定一个字符串,求出其最长回文子串

eg:  abcba

第一步: 在字符串首尾,及各字符间各插入一个字符(前提这个字符未出现在串里)。

          如  原来ma      /*        a       b      a       b      c      */

             更改ma    /*  $   #   a   #   b   #   a   #  b  #  c  #   */

第二步:设置两个变量,mx 和 id 。mx 代表以 id 为中心的最长回文的右边界,也就是mx = id + mp[id];

              

        id是已知的最长的回文串的中心,我们可以发现i关于id对称是j。由于i从2开始枚举过来,早就经过了j的位置,所以j位置的最长回文串已经确定如图所示

        **如果回文串的子串也是回文串,那么这个子串关于主串中心对称而得的子串也是一个回文串

         如果i点跑到mx(id点回文串所确定的范围边界)外面去了,那么j点无论如何缩减范围都不可能是id回文串的子串,就不满足上面加粗的结论了。就一定只能从1开始慢慢试探。这就是当i>mx的时候,mp[i] = 1的原因了

        根据回文的性质,p[i] 的值基于以下三种情况得出:

        (1)j 的回文串有一部分在 id 的之外,如下图:

                 

      上图中,黑线为 id 的回文,i 与 j 关于 id 对称,红线为 j 的回文。那么根据代码此时mp[i] = mx - i,即紫线。那么p[i]还可以更大么?答案是不可能!见下图:

                 

     假设右侧新增的紫色部分是p[i]可以增加的部分,那么根据回文的性质,a 等于 d ,也就是说 id 的回文不仅仅是黑线,而是黑线 + 两条紫线,矛盾,所以假设不成立,故mp[i] = mx - i,不可以再增加一分。

      (2)j 回文串全部在 id 的内部,如下图:

                

         根据代码,此时mp[i] =mp[j],那么p[i]还可以更大么?答案亦是不可能!见下图:

                

        假设右侧新增的红色部分是p[i]可以增加的部分,那么根据回文的性质,a 等于 b ,也就是说 j 的回文应该再加上 a 和 b矛盾,所以假设不成立,故p[i] = p[j],也不可以再增加一分。

     (3)j 回文串左端正好与 id 的回文串左端重合,见下图:

                

          根据代码,此时p[i] = p[j]或p[i] = mx - i,并且p[i]还可以继续增加,所以需要

          

          while (ma[i - mp[i]] == ma[i + mp[i]]) 

                  mp[i]++;

      第三步:更新id,mx;

       若新计算的回文串右端点位置大于mx,要更新id和mx的值即:mx<mp[i]+i;更新id,mx;

      第四步:遍历所有的mp[],算出最长回文子串.

          性质:最长回文长度=mp[i]-1; mp[i]个'#',mp[i]-1个字符,原长2*mp[i]-1;

      

Manacher(马拉车)算法详解的更多相关文章

  1. 算法进阶面试题01——KMP算法详解、输出含两次原子串的最短串、判断T1是否包含T2子树、Manacher算法详解、使字符串成为最短回文串

    1.KMP算法详解与应用 子序列:可以连续可以不连续. 子数组/串:要连续 暴力方法:逐个位置比对. KMP:让前面的,指导后面. 概念建设: d的最长前缀与最长后缀的匹配长度为3.(前缀不能到最后一 ...

  2. Manacher(马拉车)算法(jekyll迁移)

    layout: post title: Manacher(马拉车)算法 date: 2019-09-07 author: xiepl1997 cover: 'assets/img/manacher.p ...

  3. BM算法  Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解

    Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:h ...

  4. kmp算法详解

    转自:http://blog.csdn.net/ddupd/article/details/19899263 KMP算法详解 KMP算法简介: KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,关于字符串匹配最简 ...

  5. 机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器

    原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector  ...

  6. [转] KMP算法详解

    转载自:http://www.matrix67.com/blog/archives/115 KMP算法详解 如果机房马上要关门了,或者你急着要和MM约会,请直接跳到第六个自然段.    我们这里说的K ...

  7. 【转】AC算法详解

    原文转自:http://blog.csdn.net/joylnwang/article/details/6793192 AC算法是Alfred V.Aho(<编译原理>(龙书)的作者),和 ...

  8. KMP算法详解(转自中学生OI写的。。ORZ!)

    KMP算法详解 如果机房马上要关门了,或者你急着要和MM约会,请直接跳到第六个自然段. 我们这里说的KMP不是拿来放电影的(虽然我很喜欢这个软件),而是一种算法.KMP算法是拿来处理字符串匹配的.换句 ...

  9. EM算法详解

    EM算法详解 1 极大似然估计 假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩,又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2),求学生的成绩最符合哪种高斯分布,即μ和σ2最优值是什么? 图1 学生成 ...

随机推荐

  1. R语言学习笔记-Corrplot相关性分析

    示例图像 首先安装需要的包 install.packages("Corrplot") #安装Corrplot install.packages("RColorBrewer ...

  2. NOIP初赛篇——01计算机常识

    发展历史 年代划分 代别 年代 逻辑(电子)元件 第一代 1946-1958 电子管 第二代 1959-1964 晶体管 第三代 1965-1970 集成电路 第四代 1971-至今 大规模.超大规模 ...

  3. EasyUI 表单插件 multiline easyui-textbox 多行换行失效问题

    1.问题描述:原始html: <input class="easyui-textbox" name="myname" id="myid" ...

  4. mysql中更改字段属性实际上都做了哪些操作

     mysql> set profiling=1; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> alter table test modify n ...

  5. innodb日志文件大小

    innodb是用多个文件作为一组循环日志,通常不需要修改默认的日志数量,只修改每个日志文件的大小即可,要修改日志文件大小,需要完全关闭mysql,将旧的日志文件移到其他地方保存,重新配置参数,然后重启 ...

  6. 如果数据库上的row格式是mixed或者mixed的格式,如何对比两台数据库服务器上的数据是否一致呢

    如果数据库上的row格式是mixed或者mixed的格式,如何对比两台数据库服务器上的数据是否一致呢

  7. leetcode 1240. 铺瓷砖(回溯,DFS)

    题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/tiling-a-rectangle-with-the-fewest-squares/ 题意: 用尽可能少的正方形瓷砖来铺地 ...

  8. Xctf攻防世界—crypto—Normal_RSA

    下载压缩包后打开,看到两个文件flag.enc和pubkey.pem,根据文件名我们知道应该是密文及公钥 这里我们使用一款工具进行解密 工具链接:https://github.com/3summer/ ...

  9. os.system('cmd')在linux和windows系统下返回值的差异

    今天,用os.system('cmd')分别在windows和linux平台上执行同一ping命令,命令执行失败时返回码不同,windows为1,而linux下返回为256,如下: linux下: & ...

  10. 浅谈JavaScript代码性能优化

    可以通过https://jsbench.me/测试网站完成性能测试. 一.慎用全局变量 1.全局变量定义在全局执行上下文,是所有作用域链的顶端,在局部作用域中没找到的变量都会到全局变量中去查找,所以说 ...