最长回文子串

本文介绍了两种寻找字符串中最长回文子串的方法:一种是以每个字符为中心向外扩散检查回文性的方法,时间复杂度为O(n²);另一种是使用动态规划方法,通过状态转移方程高效地确定字符串中的回文子串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

 

      思路:

      分两种情况考虑:

      第一种:奇数回文,比如:“aba”

      第二种:偶树回文 ,比如:“adda”

      然后遍历字符串,以该字符为中心,检查它的前后能够构成上述两种情况中的

      回文串。

      时间复杂度: O(n ^2)

 

      代码: 

public class Solution {
    //最长回文子串
    public String longestPalindrome(String s) {
        int len =  s.length();
        if(len == 1) return s;
        int maxLen = 0;
        String ps ="";
        for(int i = 1 ; i < len ; i++) {
           int low = i - 1;
           int high  = i + 1;
        //   奇数回文 以s[i]为中心.. 查看它的左右两边是否满足回文
           int count = 0;           
           while(low >= 0 && high < len && s.charAt(low) == s.charAt(high)) {
               count = high - low + 1;
               low--;
               high++;
           }
           if(count > maxLen) {
                   ps = s.substring(i - count/2 , i + count/2 + 1);
                   maxLen = count;
            }
//检查完奇数后,立马检查是否满足偶数 其实如果满足的话,一定该回文串所有字符相等
        //   偶数回文
           count = 0;
           low = i - 1;
           high = i;
           while(low >= 0 && high < len && s.charAt(low) == s.charAt(high)) {
               count = high - low + 1;
               low--;
               high++;
           } 
           if(count > maxLen) {
                   ps = s.substring(i - count/2 , i + count/2);
                   maxLen = count;
           }
        }
        return ps;
    }

}

 

 

   动态规划求解:

    思路:

    对于字符串"aXa" , 如果子串X为回文串,那么aXa就是回文串 

    X不是回文串,那么"aXa"也一定不是回文串

    所以,可以用一个状态转移方程,来存放子串是否为回文;

   matrix[i][j]的意思就是 字符串中i到j是否为回文串

   注意这里 i >= j的,也就是说,最后的结果矩阵只有一半。

   

   状态转移方程:

   matrix[i][j] = 1 // i = j

   matrix[i][j] = s[i] == s[j]     // i = j - 1   i j 相邻 只要两者相等即可

   matrix[i][j] = s[i]==s[j] && matrix[i + 1][ j - 1] // 其他情况

  

   

   观察这个递归式,可知,matrix[i][j] 要利用到matrix[i + 1][j - 1]

   所以,这次不能一行一行的求出值,而应当一列一列的求值。

 

   代码:

 

  public static String longestPalindrome(String s) {
         int len = s.length();
         boolean[][] matrix = new boolean[len][len];
         int maxLen = 1;
         int start = 0;
        //初始化  
         for(int i = 0; i < len ; i++) {
             matrix[i][i] = true;
         }
         
         for(int col = 1 ; col < len ; col++) {
             for(int row = col - 1; row >= 0 ; row--) {
                 if(s.charAt(col) == s.charAt(row)) {
//row col 不相邻 但是 子串不回文
                    if(row + 1 < col - 1 && !matrix[row + 1][col - 1]) {
                	 matrix[row][col] = false;
                         continue;
                    }
                     matrix[row][col] = true;
                     int length = col - row + 1;
                     if(length > maxLen) {
                         maxLen = length;
                         start = row;
                     }
                 }         
             }
         }
         return s.substring(start,start+maxLen);
    }

 

     

      

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
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