Longest Palindromic Substring
http://www.felix021.com/blog/read.php?2040
下面以字符串12212321为例,经过上一步,变成了 S[] = "$#1#2#2#1#2#3#2#1#";
然后用一个数组 P[i] 来记录以字符S[i]为中心的最长回文子串向左/右扩张的长度(包括S[i]),比如S和P的对应关系:
P 1 2 1 2 5 2 1 4 1 2 1 6 1 2 1 2 1
(p.s. 可以看出,P[i]-1正好是原字符串中回文串的总长度)
那么怎么计算P[i]呢?该算法增加两个辅助变量(其实一个就够了,两个更清晰)id和mx,其中id表示最大回文子串中心的位置,mx则为id+P[id],也就是最大回文子串的边界。
然后可以得到一个非常神奇的结论,这个算法的关键点就在这里了:如果mx > i,那么P[i] >= MIN(P[2 * id - i], mx - i)。就是这个串卡了我非常久。实际上如果把它写得复杂一点,理解起来会简单很多:
if (mx - i > P[j])
P[i] = P[j];
else /* P[j] >= mx - i */
P[i] = mx - i; // P[i] >= mx - i,取最小值,之后再匹配更新。
当然光看代码还是不够清晰,还是借助图来理解比较容易。
当 mx - i > P[j] 的时候,以S[j]为中心的回文子串包含在以S[id]为中心的回文子串中,由于 i 和 j 对称,以S[i]为中心的回文子串必然包含在以S[id]为中心的回文子串中,所以必有 P[i] = P[j],见下图。
当 P[j] >= mx - i 的时候,以S[j]为中心的回文子串不一定完全包含于以S[id]为中心的回文子串中,但是基于对称性可知,下图中两个绿框所包围的部分是相同的,也就是说以S[i]为中心的回文子串,其向右至少会扩张到mx的位置,也就是说 P[i] >= mx - i。至于mx之后的部分是否对称,就只能老老实实去匹配了。
对于 mx <= i 的情况,无法对 P[i]做更多的假设,只能P[i] = 1,然后再去匹配了。
于是代码如下:
int p[1000], mx = 0, id = 0;
memset(p, 0, sizeof(p));
for (i = 1; s[i] != '\0'; i++) {
p[i] = mx > i ? min(p[2*id-i], mx-i) : 1;
while (s[i + p[i]] == s[i - p[i]]) p[i]++;
if (i + p[i] > mx) {
mx = i + p[i];
id = i;
}
}
//找出p[i]中最大的
OVER.
http://blog.csdn.net/hopeztm/article/details/7932245
1 public class Solution { 2 public String longestPalindrome(String s) 3 { 4 if(s==null||s.length()==0) 5 return s; 6 StringBuilder sb=new StringBuilder(); 7 sb.append("$#"); 8 for(char ch:s.toCharArray()) 9 { 10 sb.append(ch); 11 sb.append('#'); 12 } 13 sb.append('!'); 14 String T=sb.toString(); 15 int []p=new int[T.length()]; 16 int mx=0,id=0; 17 for(int i=1;i<T.length()-1;i++) 18 { 19 int j=2*id-i; 20 p[i]=mx>i?Math.min(mx-i,p[j]):0; 21 while(T.charAt(i+1+p[i])==T.charAt(i-1-p[i])) 22 p[i]++; 23 if(i+p[i]>mx) 24 { 25 id=i; 26 mx=i+p[i]; 27 } 28 } 29 int maxLen=0; 30 int centerIndex=0; 31 for(int i=1;i<T.length();i++) 32 if(p[i]>maxLen) 33 { 34 maxLen=p[i]; 35 centerIndex=i; 36 } 37 return s.substring((centerIndex-1-maxLen)/2,(centerIndex-1-maxLen)/2+maxLen); 38 } 39 }