这个题目出现在华为的面试题目上了。开始看这个题目的时候感觉好难,根本无从下手。说实话,我连N3次方的算法都没想出来,(当然也没去想那么笨的算法,当然历史不容假设,可能我真的连笨的方法也想不出来)。
在leetcode上有人对这个题目发了两篇文章,
第一篇文章这里
第一篇文章讲了如何用动态规划算法用N2次方的时间复杂度和空间复杂度做出来。还讲了一个利用N2次方时间复杂度,常量空间复杂度做出来的算法。都具有启发意义
重点在第二篇文章里面。这里讲了一个线性时间复杂度的算法。
具体的算法如下
// Transform S into T.
// For example, S = "abba", T = "^#a#b#b#a#$".
// ^ and $ signs are sentinels appended to each end to avoid bounds checking
string preProcess(string s) {
int n = s.length();
if (n == 0) return "^$";
string ret = "^";
for (int i = 0; i < n; i++)
ret += "#" + s.substr(i, 1);
ret += "#$";
return ret;
}
string longestPalindrome(string s) {
string T = preProcess(s);
int n = T.length();
int *P = new int[n];
int C = 0, R = 0;
for (int i = 1; i < n-1; i++) {
int i_mirror = 2*C-i; // equals to i' = C - (i-C)
P[i] = (R > i) ? min(R-i, P[i_mirror]) : 0;
// Attempt to expand palindrome centered at i
while (T[i + 1 + P[i]] == T[i - 1 - P[i]])
P[i]++;
// If palindrome centered at i expand past R,
// adjust center based on expanded palindrome.
if (i + P[i] > R) {
C = i;
R = i + P[i];
}
}
// Find the maximum element in P.
int maxLen = 0;
int centerIndex = 0;
for (int i = 1; i < n-1; i++) {
if (P[i] > maxLen) {
maxLen = P[i];
centerIndex = i;
}
}
delete[] P;
return s.substr((centerIndex - 1 - maxLen)/2, maxLen);
}
看了讲解都很好理解。但是有一个地方就是这段代码
P[i] = (R > i) ? min(R-i, P[i_mirror]) : 0;
为啥要对(R-i, P[i_mirror])取小的呢?我思考出来结果是这样的。
在当前的中心中,我们所做的一切推断都要以当前中心为中心,也就是所有的操作右边不能超过R。这就是判断R>i的意义。那么如果在操作范围内,如果i的对称点的范围小于R-i,我们可以确定P[i]=P[i_mirror]。
那么可能R-i要小于P[i_mirror]吗?这个是可能的。因为P[i_mirror]计算的时候并不是以当前中心为中心的,他是以另一个点为中心,这个时候,就要比较R-i, P[i_mirror]取最小了。