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 = extrm{“caba”}S=“caba” , S' = extrm{“abac”}S′=“abac”:

SS 以及 S'S′ 之间的最长公共子串为 extrm{“aba”}“aba”,恰恰是答案。

让我们尝试一下这个例子:S = extrm{“abacdfgdcaba”}S=“abacdfgdcaba” , S' = extrm{“abacdgfdcaba”}S′=“abacdgfdcaba”:

SS 以及 S'S′ 之间的最长公共子串为 extrm{“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 inom{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 extrm{“ababa”}“ababa” 这个示例。如果我们已经知道 extrm{“bab”}“bab” 是回文,那么很明显, extrm{“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) = egin{cases} ext{true,} &quad ext{如果子串} S_i dots S_j ext{是回文子串}\ ext{false,} &quad ext{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) ext{ 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 extrm{“abba”}“abba” 的中心在两个 extrm{‘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]='';
        return s;
    }
原文地址:https://www.cnblogs.com/kk328/p/10463388.html