manecher算法 最长回文子字符串

还没放假的时候就知道有这么一种算法,之前看了一下以为很难就没好好学,今天早上用心看了一下,发现其实很简单。学什么东西都应该静下心来好好理解好好学,才能保证高效率!


我主要是看这篇博客学的马拉车,我觉得讲的已经够好了,仔细看一遍,应该问题不大。

马拉车其实非常巧妙,确实难以想到这种解决方法,但是学算法不是让你发明,单纯的学习其实还是很简单的。具体的思路可以看上面的链接博客,这里只讲一下核心优化内容。

a b c b e b c b a g

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


上面给出了一个字符串abcdedcba,我们可以发现以e为中心、5为半径的字符是回文字符串,那么我们要求序号为7的最长回文串时,因为回文串的对称原理,并且字符3和字符7在同一回文串的对称位置。它的长度最少是序号为3的最长回文串的长度。

贴上代码:

int R[MAX * 2];
char a[MAX];
char b[MAX * 2];
int main()
{
    cin >> a;
    b[0] = '@',
    b[1] = '#';
    int len = strlen(a);
    int ct = 2;
    for (int i = 0; i < len; i++)
    {
        b[ct++] = a[i];
        b[ct++] = '#';
    }
    b[ct] = '$';
    int pos = 0, mx = 0, ans = 0; 
    //pos代表上一次最远半径的中心,mx代表最远半径的位置+1,
    for (int i = 1; i < ct; i++)
    {
        if (i < mx)
            R[i] = min(mx - i, R[2 * pos - i]); //manecher算法核心
        else
            R[i] = 1;
        while (b[i + R[i]] == b[i - R[i]])
            R[i]++;
        if (R[i] + i > mx)
            pos = i, mx = R[i] + i;
        ans = max(ans, R[i] - 1);
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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