Manacher算法——找字符串最长的回文子串

本文介绍了一种高效查找字符串中最大回文子串的算法——Manacher算法。通过引入中心C和最右边界R的概念,利用回文串的对称性质减少重复计算,实现了线性时间复杂度O(N)。文章详细解释了两种主要的情况及其处理方式。
1、经典办法:在两头和每个字符加上一个特殊字符,相当于加了一个轴,从头遍历判断回文字符,得到的长度/2就是结果。时间复杂度:O(N^2)
2、Manacher(和经典办法相似,但有加速过程)时间复杂度:O(N):在两头和每个字符加上一个特殊字符,相当于加了一个轴
普及概念:
回文范围=回文直径=2*回文半径=从一个位置为中心出发扩出来的回文范围
最右回文边界:从左往右扩,用一个变量记录最右的边界R,忽略是由哪个字符开始扩的
在此需要记录一个使得右边界更新到更右的中心C。该变量与左右回文边界是伴生的。

每一个位置扩出来的回文半径记录在一个数组里

此处设变量:

  C:中心  

  L:左边界(根据最右回文边界和中心C可得出。非最左回文边界,C和R组成回文半径时,对应找到的) 

  R:最右回文边界

(1)第一种情况:当前字符在最右回文边界外面,暴力扩。不保证每次O(1),但总体能做到:O(N)


(2)第二种情况:当前字符k在最右回文边界里面。

             A、 k的对称点k'在左边界L内     每次O(1),最多发生N次,O(N)

            不用扩,k的对称点k'的回文范围就是k的回文范围。

   

      B、 k的对称点k'不在左边界L内     每次O(1),最多发生N次,O(N)

           不用扩,字符k的回文半径是k~R 

   

     例子:

        

C 、k的对称点k'与左边界L压线L。   O(N)
       可以确定k的回文范围至少是l'~r',继续判断R后的下一个字符

   

    例子:

  

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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