最长回文子串算法(字符串处理问题+多种方法解决)

转载地址:http://blog.csdn.net/kangroger/article/details/37742639

回文是指正着读和倒着读,结果一些样,比如abcba或abba。

题目是要在一个字符串中要到最长的回文子串。

1、暴力法

最容易想到的就是暴力破解,求出每一个子串,之后判断是不是回文,找到最长的那个。

求每一个子串时间复杂度O(N^2),判断子串是不是回文O(N),两者是相乘关系,所以时间复杂度为O(N^3)。

 

    string findLongestPalindrome(string &s)  
    {  
        int length=s.size();//字符串长度  
        int maxlength=0;//最长回文字符串长度  
        int start;//最长回文字符串起始地址  
        for(int i=0;i<length;i++)//起始地址  
            for(int j=i+1;j<length;j++)//结束地址  
            {  
                int tmp1,tmp2;  
                for(tmp1=i,tmp2=j;tmp1<tmp2;tmp1++,tmp2--)//判断是不是回文  
                {  
                    if(s.at(tmp1)!=s.at(tmp2))  
                        break;  
                }  
                if(tmp1>=tmp2&&j-i>maxlength)  
                {  
                    maxlength=j-i+1;  
                    start=i;  
                }  
            }  
            if(maxlength>0)  
                return s.substr(start,maxlength);//求子串  
            return NULL;  
    }  

 

 

2、动态规划

回文字符串的子串也是回文,比如P[i,j](表示以i开始以j结束的子串)是回文字符串,那么P[i+1,j-1]也是回文字符串。这样最长回文子串就能分解成一系列子问题了。这样需要额外的空间O(N^2),算法复杂度也是O(N^2)。

首先定义状态方程和转移方程:

P[i,j]=0表示子串[i,j]不是回文串。P[i,j]=1表示子串[i,j]是回文串。

P[i,i]=1

        

P[i,j]{=P[i+1,j-1],if(s[i]==s[j])

   =0 ,if(s[i]!=s[j])

 

    string findLongestPalindrome(string &s)  
    {  
        const int length=s.size();  
        int maxlength=0;  
        int start;  
        bool P[50][50]={false};  
        for(int i=0;i<length;i++)//初始化准备  
        {  
            P[i][i]=true;  
            if(i<length-1&&s.at(i)==s.at(i+1))  
            {  
                P[i][i+1]=true;  
                start=i;  
                maxlength=2;  
            }  
        }  
        for(int len=3;len<length;len++)//子串长度  
            for(int i=0;i<=length-len;i++)//子串起始地址  
            {  
                int j=i+len-1;//子串结束地址  
                if(P[i+1][j-1]&&s.at(i)==s.at(j))  
                {  
                    P[i][j]=true;  
                    maxlength=len;  
                    start=i;  
                }  
            }  
        if(maxlength>=2)  
            return s.substr(start,maxlength);  
        return NULL;  
    }  

 

 

3、中心扩展

中心扩展就是把给定的字符串的每一个字母当做中心,向两边扩展,这样来找最长的子回文串。算法复杂度为O(N^2)。
但是要考虑两种情况:
1、像aba,这样长度为奇数。
2、想abba,这样长度为偶数。
    string findLongestPalindrome(string &s)  
    {  
        const int length=s.size();  
        int maxlength=0;  
        int start;  
      
        for(int i=0;i<length;i++)//长度为奇数  
        {  
            int j=i-1,k=i+1;  
            while(j>=0&&k<length&&s.at(j)==s.at(k))  
            {  
                if(k-j+1>maxlength)  
                {  
                    maxlength=k-j+1;  
                    start=j;  
                }  
                j--;  
                k++;  
            }  
        }  
      
        for(int i=0;i<length;i++)//长度为偶数  
        {  
            int j=i,k=i+1;  
            while(j>=0&&k<length&&s.at(j)==s.at(k))  
            {  
                if(k-j+1>maxlength)  
                {  
                    maxlength=k-j+1;  
                    start=j;  
                }  
                j--;  
                k++;  
            }  
        }  
        if(maxlength>0)  
            return s.substr(start,maxlength);  
        return NULL;  
    }  

 

4、Manacher法

Manacher 法只能解决例如aba这样长度为奇数的回文串,对于abba这样的不能解决,于是就在里面添加特殊字符。我是添加了“#”,使abba变为 a#b#b#a。这个算法就是利用已有回文串的对称性来计算的,具体算法复杂度为O(N),我没看出来,因为有两个嵌套的for循环。
具体原理参考这里
测试代码中我没过滤掉“#”。
    #define min(x, y) ((x)<(y)?(x):(y))  
    #define max(x, y) ((x)<(y)?(y):(x))  
    string findLongestPalindrome3(string s)  
    {  
        int length=s.size();  
        for(int i=0,k=1;i<length-1;i++)//给字符串添加 #  
        {  
            s.insert(k,"#");  
            k=k+2;  
        }  
        length=length*2-1;//添加#后字符串长度  
        int *rad=new int[length]();  
        rad[0]=0;  
        for(int i=1,j=1,k;i<length;i=i+k)  
        {  
            while(i-j>=0&&i+j<length&&s.at(i-j)==s.at(i+j))  
                j++;  
            rad[i]=j-1;  
            for(k=1;k<=rad[i]&&rad[i-k]!=rad[i]-k;k++)//镜像,遇到rad[i-k]=rad[i]-k停止,这时不用从j=1开始比较  
                rad[i+k]=min(rad[i-k],rad[i]-k);  
      
            j=max(j-k,0);//更新j  
              
        }  
        int max=0;  
        int center;  
        for(int i=0;i<length;i++)  
        {  
            if(rad[i]>max)  
            {  
                max=rad[i];  
                center=i;  
            }  
        }  
        return s.substr(center-max,2*max+1);  
      
    }  

 

 

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