算法<初级>

算法<初级> - 第七章 KMP/Manacher/BFPRT算法（完结）

<一>KMP算法及其复杂度估计

  • KMP算法解决的问题：在str1字符串(长度n)中是否包含str2(长度m)，返回-1或者首位置

    • 暴力解O(nm)，KMP算法时间复杂度O(n)
    • next数组与最长前缀/后缀匹配长度
    • KMP算法就是遍历匹配串，然后根据next[]数组跳转匹配

  • next[]数组：[i]存储的是模式串在i位置前的子串中，其前缀和后缀最长的匹配长度

    • eg. 模式串p=aaaab，其next[]数组在[4]值为3 - 因为前的子串aaaa，前缀a=后缀a，前缀aa=后缀aa，前缀aaa=后缀aaa，规定前后缀为子串真子集，所以最长前后缀匹配长度为3。
    • next[]前两项人为规定：next[0]=-1，next[1]=0。
    • 时间复杂度O(m)
    • next[i]位置的求解：先看[i-1]位置处的值，p[i-1] ?= p[next[i-1]+1]，if相等，则next[i] = next[i-1]+1；不相等则继续看next[ p[next[i-1]+1]]...直至为0。
	public static int getIndexOf(String s, String m) {   //kmp算法
		if (s == null || m == null || m.length() < 1 || s.length() < m.length()) {
			return -1;
		}
		char[] ss = s.toCharArray(); // 匹配串（是否包含模式串）
		char[] ms = m.toCharArray(); // 模式串
		int si = 0;
		int mi = 0;
		int[] next = getNextArray(ms);
		while (si < ss.length && mi < ms.length) {
			if (ss[si] == ms[mi]) {
				si++;
				mi++;
			} else if (next[mi] == -1) {
				si++;
			} else {
				mi = next[mi];
			}
		}
		return mi == ms.length ? si - mi : -1;
	}

	public static int[] getNextArray(char[] ms) {  //求解next数组
		if (ms.length == 1) {
			return new int[] { -1 };
		}
		int[] next = new int[ms.length];
		next[0] = -1;
		next[1] = 0;
		int pos = 2; //求解位置
		int cn = 0; //前索引的对称位置
		while (pos < next.length) {
			if (ms[pos - 1] == ms[cn]) {
				next[pos++] = ++cn;
			} else if (cn > 0) {
				cn = next[cn];
			} else {
				next[pos++] = 0;
			}
		}
		return next;
	}

	public static void main(String[] args) {
		String str = "abcabcababaccc";
		String match = "ababa";
		System.out.println(getIndexOf(str, match));

	}

KMP算法扩展题目一 - ShortestHaveTwice

  • 题目表述：给定一个字符串str1，只能往str1的后面添加字符变成str2。要求一：str2必须包含两个str1，两个str1可以有重合，但是不能以同一位置开头（不能完全重合）。要求二：str2尽量短。最终返回str2。

  • 思路：

    • 实际上也就是运用next数组问题，找最长前后缀匹配长度，拼接最长匹配长度后的子串。

  • 算法实现（java）

	public static String answer(String str) {
		if (str == null || str.length() == 0) {
			return "";
		}
		char[] chas = str.toCharArray();
		if (chas.length == 1) {
			return str + str;
		}
		if (chas.length == 2) {
			return chas[0] == chas[1] ? (str + String.valueOf(chas[0])) : (str + str);
		}
		int endNext = endNextLength(chas);
		return str + str.substring(endNext);
	}

	public static int endNextLength(char[] chas) { // 就是求解next数组，只不过直接返回next[]位置上的值即可。
		int[] next = new int[chas.length + 1];
		next[0] = -1;
		next[1] = 0;
		int pos = 2;
		int cn = 0;
		while (pos < next.length) {
			if (chas[pos - 1] == chas[cn]) {
				next[pos++] = ++cn;
			} else if (cn > 0) {
				cn = next[cn];
			} else {
				next[pos++] = 0;
			}
		}
		return next[next.length - 1];
	}

	public static void main(String[] args) {
		String test1 = "a";
		System.out.println(answer(test1));

		String test2 = "aa";
		System.out.println(answer(test2));

		String test3 = "ab";
		System.out.println(answer(test3));

		String test4 = "abcdabcd";
		System.out.println(answer(test4));

		String test5 = "abracadabra";
		System.out.println(answer(test5));

	}

KMP算法扩展题目二 - T1SubtreeEqualsT2

  • 题目表述：给定两个二叉树T1和T2，返回T1的某个子树是否与T2的结构相等（就是T2为T1的某一子树）

    • 二叉树序列化：用一个字符串存储树结构和数据，只需要用比如先序遍历，孩子为空的情况用#特殊字符表示，每走一个结点输出再加上_（一个表示结束一个表示空）。eg. 1_2_#_#_3_#_#_，表示1->2左3右的一棵二叉树。（使用前+中序这种还原树方法是没有办法还原结点数据全都相同的情况）

  • 思路：

    • 首先将两棵二叉树序列化用字符串存储。
    • T1的某个子树是否与T2的结构相等，也就是T1字符串中是否包含T2字符串 - KMP（当每个结点的数据值长度不一样时存在反例，eg. 12_#_#_和2_#_#_）
    • 可以使用定长/等长或者hash/MD5（返回一个等长的hash串）解决反例（eg. 12和02）

  • 算法实现（java）

	public static class Node {
		public int value;
		public Node left;
		public Node right;

		public Node(int data) {
			this.value = data;
		}
	}

	public static boolean isSubtree(Node t1, Node t2) {
		String t1Str = serialByPre(t1);
		String t2Str = serialByPre(t2);
		return getIndexOf(t1Str, t2Str) != -1;
	}

	public static String serialByPre(Node head) {
		if (head == null) {
			return "#!";
		}
		String res = head.value + "!";
		res += serialByPre(head.left);
		res += serialByPre(head.right);
		return res;
	}

	// KMP
	public static int getIndexOf(String s, String m) {
		if (s == null || m == null || m.length() < 1 || s.length() < m.length()) {
			return -1;
		}
		char[] ss = s.toCharArray();
		char[] ms = m.toCharArray();
		int[] nextArr = getNextArray(ms);
		int index = 0;
		int mi = 0;
		while (index < ss.length && mi < ms.length) {
			if (ss[index] == ms[mi]) {
				index++;
				mi++;
			} else if (nextArr[mi] == -1) {
				index++;
			} else {
				mi = nextArr[mi];
			}
		}
		return mi == ms.length ? index - mi : -1;
	}

	public static int[] getNextArray(char[] ms) {
		if (ms.length == 1) {
			return new int[] { -1 };
		}
		int[] nextArr = new int[ms.length];
		nextArr[0] = -1;
		nextArr[1] = 0;
		int pos = 2;
		int cn = 0;
		while (pos < nextArr.length) {
			if (ms[pos - 1] == ms[cn]) {
				nextArr[pos++] = ++cn;
			} else if (cn > 0) {
				cn = nextArr[cn];
			} else {
				nextArr[pos++] = 0;
			}
		}
		return nextArr;
	}

	public static void main(String[] args) {
		Node t1 = new Node(1);
		t1.left = new Node(2);
		t1.right = new Node(3);
		t1.left.left = new Node(4);
		t1.left.right = new Node(5);
		t1.right.left = new Node(6);
		t1.right.right = new Node(7);
		t1.left.left.right = new Node(8);
		t1.left.right.left = new Node(9);

		Node t2 = new Node(2);
		t2.left = new Node(4);
		t2.left.right = new Node(8);
		t2.right = new Node(5);
		t2.right.left = new Node(9);

		System.out.println(isSubtree(t1, t2));

	}

<二> Manacher算法及其复杂度估计

  • Manacher算法：

    • 求解最长的回文子串

      • 添加特殊字符 - 实轴 / 虚轴，字符串长度/2=实际长度，奇偶回文同时解决
      • p_arr[]回文半径数组 - 回文半径/直径，添加字符后的字符串对应设置个回文半径/直径数组用来存储每个位置的值
      • R - 回文半径的最右边界：目前遍历的所有位置的回文半径最右边界
      • C - 最右边界R对应的回文中心（当R更新时C也更新）

    • RC与当前遍历i的关系：

      • i在R外：即刚好过边界的下一个元素，暴力扩。
      • i在R内（且i对称点i'的回文半径在L内）：此时i的回文半径就是i‘的回文半径，因为在整个LR里面都是回文对称的。
      • i在R内（且i对称点i'的回文半径不在L内）：此时i的回文半径是R-i长度的回文半径，因为L-1至少在i‘回文半径左边内，那么对应右边也有一个(L-1)，同理对称C在C右边也有一个(L-1)，若是C右边的(L-1)=R+1，则C的回文半径就比R长，所以(L-1) != R+1，所以i同理回文半径长度最多也就R-i。
      • i在R内（且i对称点i'的回文半径在L上）：这种情况跟第一种不一样，因为L-1 != C，需要判断R+1 ?= C。如果等于则i从R开始往外暴力扩。
      • 从总体来看，R只会往前不会回退，所以Manacher算法的时间复杂度是O(n)

    • 算法实现（java）

	public static char[] manacherString(String str) {
		char[] charArr = str.toCharArray();
		char[] res = new char[str.length() * 2 + 1];
		int index = 0;
		for (int i = 0; i != res.length; i++) {
			res[i] = (i & 1) == 0 ? '#' : charArr[index++];
		}
		return res;
	}

	public static int maxLcpsLength(String str) {
		if (str == null || str.length() == 0) {
			return 0;
		}
		char[] charArr = manacherString(str);
		int[] pArr = new int[charArr.length];
		int index = -1;
		int pR = -1;
		int max = Integer.MIN_VALUE;
		for (int i = 0; i != charArr.length; i++) {
			pArr[i] = pR > i ? Math.min(pArr[2 * index - i], pR - i) : 1;
			while (i + pArr[i] < charArr.length && i - pArr[i] > -1) {
				if (charArr[i + pArr[i]] == charArr[i - pArr[i]])
					pArr[i]++;
				else {
					break;
				}
			}
			if (i + pArr[i] > pR) {
				pR = i + pArr[i];
				index = i;
			}
			max = Math.max(max, pArr[i]);
		}
		return max - 1;
	}

	public static void main(String[] args) {
		String str1 = "abc1234321ab";
		System.out.println(maxLcpsLength(str1));
	}

Manacher算法扩展题目：ShortestEnd

  • 题目表述：给定一个字符串str1，只能往str1的后面添加字符变成str2，要求str2整体都是回文串且最短。eg. str1=ABC12321，返回ABC12321CBA。

  • 思路：

    • 找到最长回文子串后缀，对前面的非回文部分直接逆序拼接到原串后面即可。
    • 找最长回文子串后缀，只需要改写马拉车算法，使得当R=最后位置时返回就可以了，此时就找到了最左中心最长回文子串。
    • 算法实现（java）
	public static char[] manacherString(String str) {
		char[] charArr = str.toCharArray();
		char[] res = new char[str.length() * 2 + 1];
		int index = 0;
		for (int i = 0; i != res.length; i++) {
			res[i] = (i & 1) == 0 ? '#' : charArr[index++];
		}
		return res;
	}

	public static String shortestEnd(String str) {
		if (str == null || str.length() == 0) {
			return null;
		}
		char[] charArr = manacherString(str);
		int[] pArr = new int[charArr.length];
		int index = -1;
		int pR = -1;
		int maxContainsEnd = -1;
		for (int i = 0; i != charArr.length; i++) {
			pArr[i] = pR > i ? Math.min(pArr[2 * index - i], pR - i) : 1;
			while (i + pArr[i] < charArr.length && i - pArr[i] > -1) {
				if (charArr[i + pArr[i]] == charArr[i - pArr[i]])
					pArr[i]++;
				else {
					break;
				}
			}
			if (i + pArr[i] > pR) {
				pR = i + pArr[i];
				index = i;
			}
			if (pR == charArr.length) {
				maxContainsEnd = pArr[i];
				break;
			}
		}
		char[] res = new char[str.length() - maxContainsEnd + 1];
		for (int i = 0; i < res.length; i++) {
			res[res.length - 1 - i] = charArr[i * 2 + 1];
		}
		return String.valueOf(res);
	}

	public static void main(String[] args) {
		String str2 = "abcd123321";
		System.out.println(shortestEnd(str2));

	}

<三> BFPRT算法及其复杂度估计

  • BFPRT线性查找算法：
    • 在一个无序数组中找到一个最小第k个数（第k小的数）
    • 算法笔记：1）用树状数组求解序列第k大问题：O(logN) * O(logN) 2）分块思想求解实时序列第k大元素：O(sqrt(N)+sqrt(N))=O(sqrt(N)) 3）大根堆求解第k大元素：O(nlogk)，构造+调整
    • 简单版本改写快排：随机选数partition划分区间，只走一边区间，直至划分到k个元素。
    • BFPRT算法：每相邻5个数成为一组，一共产生n/5组；每一个小组找出中位数生成一个数组，n/5长度无序数组（到此时间复杂度O(n)）。递归调用新产生的无序数组，直到拿出所有数的中位数作为value。选出value作为主元，进行partition划分区间，判断主元的位置与k的大小，有选择的对左边或右边递归（未命中，最大规模不超过7/10N）。
    • 时间复杂度分析：T(n)=O(1)+O(n)+T(n/5)+T(7/10n)+O(n) - O(n)
    • 算法实现（java）
	// O(N*logK)
	public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) {
		if (k < 1 || k > arr.length) {
			return arr;
		}
		int[] kHeap = new int[k];
		for (int i = 0; i != k; i++) {
			heapInsert(kHeap, arr[i], i);
		}
		for (int i = k; i != arr.length; i++) {
			if (arr[i] < kHeap[0]) {
				kHeap[0] = arr[i];
				heapify(kHeap, 0, k);
			}
		}
		return kHeap;
	}

	public static void heapInsert(int[] arr, int value, int index) {
		arr[index] = value;
		while (index != 0) {
			int parent = (index - 1) / 2;
			if (arr[parent] < arr[index]) {
				swap(arr, parent, index);
				index = parent;
			} else {
				break;
			}
		}
	}

	public static void heapify(int[] arr, int index, int heapSize) {
		int left = index * 2 + 1;
		int right = index * 2 + 2;
		int largest = index;
		while (left < heapSize) {
			if (arr[left] > arr[index]) {
				largest = left;
			}
			if (right < heapSize && arr[right] > arr[largest]) {
				largest = right;
			}
			if (largest != index) {
				swap(arr, largest, index);
			} else {
				break;
			}
			index = largest;
			left = index * 2 + 1;
			right = index * 2 + 2;
		}
	}

	// O(N)
	public static int[] getMinKNumsByBFPRT(int[] arr, int k) {
		if (k < 1 || k > arr.length) {
			return arr;
		}
		int minKth = getMinKthByBFPRT(arr, k);
		int[] res = new int[k];
		int index = 0;
		for (int i = 0; i != arr.length; i++) {
			if (arr[i] < minKth) {
				res[index++] = arr[i];
			}
		}
		for (; index != res.length; index++) {
			res[index] = minKth;
		}
		return res;
	}

	public static int getMinKthByBFPRT(int[] arr, int K) {
		int[] copyArr = copyArray(arr);
		return select(copyArr, 0, copyArr.length - 1, K - 1);
	}

	public static int[] copyArray(int[] arr) {
		int[] res = new int[arr.length];
		for (int i = 0; i != res.length; i++) {
			res[i] = arr[i];
		}
		return res;
	}

	public static int select(int[] arr, int begin, int end, int i) {
		if (begin == end) {
			return arr[begin];
		}
		int pivot = medianOfMedians(arr, begin, end);
		int[] pivotRange = partition(arr, begin, end, pivot);
		if (i >= pivotRange[0] && i <= pivotRange[1]) {
			return arr[i];
		} else if (i < pivotRange[0]) {
			return select(arr, begin, pivotRange[0] - 1, i);
		} else {
			return select(arr, pivotRange[1] + 1, end, i);
		}
	}

	public static int medianOfMedians(int[] arr, int begin, int end) {
		int num = end - begin + 1;
		int offset = num % 5 == 0 ? 0 : 1;
		int[] mArr = new int[num / 5 + offset];
		for (int i = 0; i < mArr.length; i++) {
			int beginI = begin + i * 5;
			int endI = beginI + 4;
			mArr[i] = getMedian(arr, beginI, Math.min(end, endI));
		}
		return select(mArr, 0, mArr.length - 1, mArr.length / 2);
	}

	public static int[] partition(int[] arr, int begin, int end, int pivotValue) {
		int small = begin - 1;
		int cur = begin;
		int big = end + 1;
		while (cur != big) {
			if (arr[cur] < pivotValue) {
				swap(arr, ++small, cur++);
			} else if (arr[cur] > pivotValue) {
				swap(arr, cur, --big);
			} else {
				cur++;
			}
		}
		int[] range = new int[2];
		range[0] = small + 1;
		range[1] = big - 1;
		return range;
	}

	public static int getMedian(int[] arr, int begin, int end) {
		insertionSort(arr, begin, end);
		int sum = end + begin;
		int mid = (sum / 2) + (sum % 2);
		return arr[mid];
	}

	public static void insertionSort(int[] arr, int begin, int end) {
		for (int i = begin + 1; i != end + 1; i++) {
			for (int j = i; j != begin; j--) {
				if (arr[j - 1] > arr[j]) {
					swap(arr, j - 1, j);
				} else {
					break;
				}
			}
		}
	}

	public static void swap(int[] arr, int index1, int index2) {
		int tmp = arr[index1];
		arr[index1] = arr[index2];
		arr[index2] = tmp;
	}

	public static void printArray(int[] arr) {
		for (int i = 0; i != arr.length; i++) {
			System.out.print(arr[i] + " ");
		}
		System.out.println();
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] arr = { 6, 9, 1, 3, 1, 2, 2, 5, 6, 1, 3, 5, 9, 7, 2, 5, 6, 1, 9 };
		// sorted : { 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 9, 9, 9 }
		printArray(getMinKNumsByHeap(arr, 10));
		printArray(getMinKNumsByBFPRT(arr, 10));

	}
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