409. Longest Palindrome [JavaScript]

一、解题思路

  处理这道题目的思路非常的简单,通过Hashmap统计字母的个数,对于任意偶数字符放进字符串都能组成回文字符串,如果给定字符中含有奇数个数的字符,那么最终结果还需要+1,因为它可以放在字符串中间形成回文字符串。

二、代码实现

const longestPalindrome = s => {
  const words = new Map()
  const max = s.length
  let ans = 0
  if (max === 0) {
    return ans
  }
  for (let i = 0; i < s.length; i++) {
    const w = s[i]
    if (!words.get(w)) {
      words.set(w, 0)
    }
    words.set(w, words.get(w) + 1)
  }
  let isOdd = false
  for (let [key, value] of words) {
    if (value % 2 === 0) {
      ans += value
    } else {
      isOdd = true
      ans += (value - 1)
    }
  }
  
  return isOdd ? ans + 1 : ans
}

  
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一、综合实战—使用极轴追踪方式绘制信号灯 实战目标:利用对象捕捉追踪和极轴追踪功能创建信号灯图形 技术要点:结合两种追踪方式实现精确绘图,适用于工程制图中需要精确定位的场景 1. 切换至AutoCAD 操作步骤: 启动AutoCAD 2016软件 打开随书光盘中的素材文件 确认工作空间为"草图与注释"模式 2. 绘图设置 1)草图设置对话框 打开方式:通过"工具→绘图设置"菜单命令 功能定位:该对话框包含捕捉、追踪等核心绘图辅助功能设置 2)对象捕捉设置 关键配置: 启用对象捕捉(F3快捷键) 启用对象捕捉追踪(F11快捷键) 勾选端点、中心、圆心、象限点等常用捕捉模式 追踪原理:命令执行时悬停光标可显示追踪矢量,再次悬停可停止追踪 3)极轴追踪设置 参数设置: 启用极轴追踪功能 设置角度增量为45度 确认后退出对话框 3. 绘制信号灯 1)绘制圆形 执行命令:"绘图→圆→圆心、半径"命令 绘制过程: 使用对象捕捉追踪定位矩形中心作为圆心 输入半径值30并按Enter确认 通过象限点捕捉确保圆形位置准确 2)绘制直线 操作要点: 选择"绘图→直线"命令 捕捉矩形上边中点作为起点 捕捉圆的上象限点作为终点 按Enter结束当前直线命令 重复技巧: 按Enter可重复最近使用的直线命令 通过圆心捕捉和极轴追踪绘制放射状直线 最终形成完整的信号灯指示图案 3)完成绘制 验证要点: 检查所有直线是否准确连接圆心和象限点 确认极轴追踪的45度增量是否体现 保存绘图文件(快捷键Ctrl+S)
最长回文子串(Longest Palindrome Substring)是一个经典的字符串处理问题。给定一个字符串,要求找到其中最长的回文子串。回文串是指正读和反读都一样的字符串,例如"madam"和"racecar"。 解决这个问题的方法有很多,其中最常用的是中心扩展法和动态规划法。 ### 方法一:中心扩展法 中心扩展法的基本思想是遍历字符串的每一个字符,以该字符为中心,向两边扩展,找到最长的回文子串。需要注意的是,回文串的长度可能是奇数也可能是偶数,因此需要分别处理。 ```python def longest_palindrome(s): if not s: return "" start, end = 0, 0 for i in range(len(s)): len1 = expand_around_center(s, i, i) len2 = expand_around_center(s, i, i + 1) max_len = max(len1, len2) if max_len > end - start: start = i - (max_len - 1) // 2 end = i + max_len // 2 return s[start:end + 1] def expand_around_center(s, left, right): while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]: left -= 1 right += 1 return right - left - 1 # 示例 s = "babad" print(longest_palindrome(s)) # 输出 "bab" 或 "aba" ``` ### 方法二:动态规划法 动态规划法的基本思想是将字符串的所有子串的子问题结果存储在一个二维数组中,然后通过已知的子问题结果推导出更大问题的结果。 ```python def longest_palindrome_dp(s): if not s: return "" n = len(s) dp = [[False] * n for _ in range(n)] start, max_len = 0, 1 for i in range(n): dp[i][i] = True for i in range(n - 1): if s[i] == s[i + 1]: dp[i][i + 1] = True start = i max_len = 2 for l in range(3, n + 1): for i in range(n - l + 1): j = i + l - 1 if s[i] == s[j] and dp[i + 1][j - 1]: dp[i][j] = True if l > max_len: start = i max_len = l return s[start:start + max_len] # 示例 s = "babad" print(longest_palindrome_dp(s)) # 输出 "bab" 或 "aba" ``` 这两种方法各有优缺点,中心扩展法实现简单,时间复杂度为O(n^2),而动态规划法虽然时间复杂度相同,但空间复杂度较高。
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