Manacher's ALGORITHM: O(n)时间求字符串的最长回文子串

本文详细解析了一种巧妙的回文子串算法,通过插入特殊符号将所有可能的回文子串转换为奇数长度,进而使用数组记录以每个字符为中心的最长回文子串长度。算法的关键在于计算P[i]时的条件判断,巧妙地利用已知的回文子串信息进行优化。
这个算法看了三天,终于理解了,在这里记录一下自己的思路,免得以后忘了又要想很久- -.

首先用一个非常巧妙的方式,将所有可能的奇数/偶数长度的回文子串都转换成了奇数长度:在每个字符的两边都插入一个特殊的符号。比如 abba 变成 #a#b#b#a#, aba变成 #a#b#a#。 为了进一步减少编码的复杂度,可以在字符串的开始加入另一个特殊字符,这样就不用特殊处理越界问题,比如$#a#b#a#(注意,下面的代码是用C语言写就,由于C语言规范还要求字符串末尾有一个'\0'所以正好OK,但其他语言可能会导致越界)。

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],也就是把该回文串“对折”以后的长度),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 为已知的 {右边界最大} 的回文子串的中心,mx则为id+P[id],也就是这个子串的右边界。

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(j = id + (id - i))
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。
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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。
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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.


原文出处:https://www.felix021.com/blog/read.php?2040

内容概要:本文介绍了一个关于超声谐波成像中幅度调制聚焦超声所引起全场位移和应变的分析模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在精确模拟和分析在超声谐波成像过程中,由于幅度调制聚焦超声作用于生物组织时产生的力学效应,包括全场的位移与应变分布,从而为医学成像和治疗提供理论支持和技术超声谐波成像中幅度调制聚焦超声引起的全场位移和应变的分析模型(Matlab代码实现)手段。文中详细阐述了模型构建的物理基础、数学推导过程以及Matlab仿真流程,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定声学、生物医学工程或力学背景,熟悉Matlab编程,从事医学成像、超声技术或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于超声弹性成像中的力学建模与仿真分析;②支持高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的组织响应预测;③作为教学案例帮助理解超声与组织相互作用的物理机制;④为相关科研项目提供可复用的Matlab代码框架。; 阅读建议:建议读者结合超声物理和连续介质力学基础知识进行学习,重点关注模型假设、偏微分方程的数值求解方法及Matlab实现细节,建议动手运行并修改代码以加深理解,同时可拓展应用于其他超声成像或治疗场景的仿真研究。
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