Leetcode214-Shortest Palindrome

SAP固定资产原值与净值取值逻辑全解析:从数据表到ABAP实战 在企业资源计划(ERP)系统中,固定资产的价值管理是财务会计的核心模块,其关键在于准确核算资产原值与净值。从技术原理上看,这涉及对资产全生命周期业务(如购置、折旧、转移、报废)的财务建模,以及底层数据表(如ANLC、ANEP)的精准关联与计算。掌握这一逻辑的技术价值在于,能够确保财务报表数据的准确性,满足合规性要求,并为管理决策提供可靠依据。在SAP ECC或S/4HANA系统的应用场景中,ABAP开发者与财务顾问常需通过编写报表程序,从复杂的数据结构中提取资产价值信息。本文聚焦于SAP资产会计模块,深入剖 阅读详情

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Given a string S, you are allowed to convert it to a palindrome by adding characters in front of it. Find and return the shortest palindrome you can find by performing this transformation.

For example:

Given "aacecaaa", return "aaacecaaa".

Given "abcd", return "dcbabcd".

题意

给一个字符串S,只允许在字符串头部增加字符,使之成为一个最短的回文字符串。

分析

一开始没有注意是hard难度,以为只需要取得s的逆向字符串reverse_s,将s作为模式串,reverse_s作为主串。即找到reverse_s中能匹配到最后一个字母的前提下的最长的s中的子串。因此就如普通的模式串匹配一样,复杂度是O(n^2)。

比如:

reverse_sdcba---
s---abcd

又如:

reverse_saaacecaa-
s-aacecaaa

后来发现其实用kmp字符串匹配算法就可以完美地完成O(n)复杂度的算法。只需对kmp做一点点调整:

  • 判断匹配结束的时机:是reverse_s串匹配到了尾部,且匹配成功。
  • 用mark记录匹配到结尾时s串的下标位置:为了从s串尾部截取子串接到reverse_s后形成回文字符串。
  • 如何保证最短:由于第一次成功匹配到reverse_s尾部后就结束循环,此时的mark标记的位置所形成的回文段(字符串s从0到mark下标所形成的子串)应该是最长的。
  • 使用c++自带stl函数:reverse操作,substr操作。

AC代码

class Solution {
public:
    string shortestPalindrome(string s) {
        if (s.empty()) return s;
        string reverse_s(s);
        reverse(reverse_s.begin(), reverse_s.end());
        int mark;
        vector<int> next(s.size());
        makeNext(s, next);

        for (int i = 0, j = 0; i < reverse_s.size(); ) {
            if (j == -1 || reverse_s[i] == s[j]) {
                ++i; ++j;
                if (i == reverse_s.size()) {
                    mark = j;
                }
            } else {
                j = next[j];
            }
        }

        return mark == s.size() ? reverse_s : reverse_s + s.substr(mark);
    }

    void makeNext(string& s, vector<int>& next) {
        next[0] = -1;
        for (int i = 0, j = -1; i < s.size(); ) {
            if (j == -1 || s[i] == s[j]) {
                ++i; ++j;
                if (i != s.size()) {
                    if (s[i] == s[j]) {
                        next[i] = next[j];
                    } else {
                        next[i] = j;
                    }
                }
            } else {
                j = next[j];
            }
        }
    }
};

如代码或分析有误,请批评指正,谢谢。

FAST-LIVO2 源码精读(五):IMU 运动模型、离散传播与去畸变原理 本文是「FAST-LIVO2 激光-惯性-视觉里程计源码精读」专栏第五篇,数学基础篇章(第 4–7 篇)的第二篇。上一篇在 SO(3) 流形上建立了姿态表示与右扰动模型;本篇聚焦 IMU 预积分的核心问题:一帧激光扫描横跨约 100 ms,帧内每一个点的采集时刻各不相同,如何利用 200 Hz 的 IMU 量测将全帧点云统一对齐到帧末时刻?答案完整封装在(587 行)的函数中,本篇逐段拆解其四阶段逻辑,并推导协方差矩阵随误差状态转移矩阵F_x逐帧演化的物理含义。 阅读详情

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coderhuhy
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