字符串算法 Manacher

本文介绍了一种用于查找字符串中最长回文子串的Manacher算法。该算法通过预处理字符串并在字符间插入特殊符号来简化回文判断过程,并利用已知回文信息减少不必要的比较,实现O(n)的时间复杂度。

 1.字符串字符之间补#

 2.遍历就好了

 


//O(n) manacher算法 
 #include<iostream>
using namespace std;
#define INF 0x7f
const int N =10005; 
typedef long long ll ;
#define f(i,l,r) for(int i=l;i<=r;++i)
#define g(i,l,r) for(int i=l;i>=r;--i)
 
 
int l,len,p[N<<1];
char s[N],S[N<<1];
void manacher(){
	 scanf("%s",s);len=strlen(s);
    l=-1;
    for(int i=0;i<len;i++) S[++l]='#',S[++l]=s[i];
    S[++l]='#';

	int ans =0 ,id =0,mx=-1;
	f(i,1,l-1){
		if(id+mx>i)
			p[i]=min(p[id*2-i],id+mx-i);
		while(i-p[i]-1>=0&&i+p[i]+1<=l&&S[i-p[i]-1]==S[i+p[i]+1])
			p[i]++;
		if(id+mx <i+p[i])
			id=i,mx=p[i];
		ans=max(ans,p[i]); 
    }
   
    printf("%d\n",ans);
}

物联网通信协议测试是保障各类设备间实现可靠数据交互的核心环节。在众多适用于物联网的通信协议中,MQTT(消息队列遥测传输)以其设计简洁与低能耗的优势,获得了广泛应用。为确保MQTT客户端与服务端的实现严格遵循既定标准,并具备良好的互操作性,实施系统化的测试验证至关重要。 为此,采用TTCN-3(树表结合表示法第3版)这一国际标准化测试语言构建的自动化测试框架被引入。该语言擅长表达复杂的测试逻辑与数据结构,同时保持了代码的清晰度与可维护性。基于此框架开发的MQTT协议一致性验证套件,旨在自动化地检验MQTT实现是否完全符合协议规范,并验证其与Eclipse基金会及欧洲电信标准化协会(ETSI)所发布的相关标准的兼容性。这两个组织在物联网通信领域具有广泛影响力,其标准常被视为行业重要参考。 MQTT协议本身存在多个迭代版本,例如3.1、3.1.1以及功能更为丰富的5.0版。一套完备的测试工具必须能够覆盖对这些不同版本的验证,以确保基于各版本开发的设备与应用均能满足一致的质量与可靠性要求,这对于物联网生态的长期稳定运行具有基础性意义。 本资源包内包含核心测试框架文件、一份概述性介绍文档以及一份附加资源文档。这些材料共同提供了关于测试套件功能、应用方法及可能包含的扩展工具或示例的详细信息,旨在协助用户快速理解并部署该测试解决方案。 综上所述,一个基于TTCN-3的高效自动化测试框架,为执行全面、标准的MQTT协议一致性验证提供了理想的技术路径。通过此类专业测试套件,开发人员能够有效确保其MQTT实现的规范符合性与系统兼容性,从而为构建稳定、安全的物联网通信环境奠定坚实基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### Manacher Algorithm for Palindrome Strings Manacher&#39;s algorithm 是一种高效的线性时间复杂度 \(O(n)\) 的算法,用于找到给定字符串中的最长回文子串。它通过利用回文的对称性质来减少不必要的计算。 #### 算法核心思想 为了处理偶数长度和奇数长度的回文字串统一化问题,可以在原字符串中插入特殊分隔符 `#` 和边界标记 `$` 来构建一个新的字符串。例如,对于输入字符串 `"aab"`,可以将其转换为 `"$#a#a#b#@"`[^1]。这样做的好处是可以将所有可能的回文中心标准化到单个字符上。 接着定义一个辅助数组 `P[]`,其中 `P[i]` 表示以第 i 个位置为中心的最大半径(即该回文右端点减去左端点再加一除二的结果)。同时维护两个变量:当前已知最右侧回文的中心 `center` 和其对应的右边界 `right`。 当遍历新字符串时,如果当前位置小于等于右边界的覆盖范围,则尝试基于镜像位置的信息加速判断;否则直接从头开始扩展直到不满足条件为止,并更新全局最优解以及必要情况下调整 center 和 right 值。 以下是 Python 实现代码: ```python def manachers_algorithm(s): # Preprocess the string by inserting special characters &#39;#&#39; T = [&#39;#&#39;] * (2 * len(s) + 3) T[0], T[-1] = &#39;$&#39;, &#39;@&#39; # Sentinels j = 0 for i in range(1, len(T)-1, 2): T[i] = s[j] j += 1 P = [0] * len(T) C = R = 0 max_len = 0 center_index = 0 for i in range(1, len(T)-1): mirror_i = 2*C - i if R > i: P[i] = min(R-i, P[mirror_i]) while T[i+(1+P[i])] == T[i-(1+P[i])]: P[i] += 1 if i + P[i] > R: C = i R = i + P[i] if P[i] > max_len: max_len = P[i] center_index = i start = (center_index - max_len) // 2 return s[start:start+max_len] print(manachers_algorithm("banana")) # Output: &#39;anana&#39; ``` 此函数接受原始字符串作为参数并返回最长回文子串。 --- ### KMP Algorithm Usage in Palindromes 尽管 KMP 主要应用于模式匹配领域而非专门针对回文检测设计,但它也可以间接帮助解决某些涉及前缀与后缀关系的问题。比如,在寻找特定类型的回文中可能会用到它的部分特性——具体来说就是如何高效比较前后缀相似性的技巧。 然而需要注意的是,标准形式下的 KMP 并不适合单独用来判定整个字符串是否构成完全意义上的回文结构或者定位内部存在的最大规模回文片段等问题场景下表现不如其他专用方法那样理想。因此更多时候我们会看到人们倾向于采用诸如动态规划、中心扩散法或者是上述提到过的 Manacher’s Algorithm 这些更适合此类任务的技术手段来进行操作。 ---
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