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:

S  #  1  #  2  #  2  #  1  #  2  #  3  #  2  #  1  #
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:

//记j = 2 * id - i,也就是说 j 是 i 关于 id 的对称点。
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:

//输入,并处理得到字符串s
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 }

 

posted on 2014-04-21 18:02  wf110  阅读(201)  评论(0编辑  收藏  举报