uva 11151 Longest Palindrome(LCS)

本文介绍了一种解决特殊回文子串问题的方法——利用最长公共子序列算法。通过将给定字符串与其逆序进行比较,实现了寻找不连续最长回文子序列的功能,并提供了完整的C语言实现代码。

题目连接:11151 - Longest Palindrome


题目大意:给出一个字符串,计算这个字符串的最长回文子串, 不同的是,它的子串可以不连续。


解题思路:刚开始把这道题当成普通的回文串来做了, 用了manachar算法, 让后一直WA, 然后才发现原来子串可以不连续, 但是其实就是求当前这个字符串和其逆序的最长公共子序列。


#include <stdio.h>
#include <string.h>
const int N = 1005;
int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; }

char a[N], b[N];
int dp[N][N], len;

int solve() {
    memset(dp, 0, sizeof(dp));
    for (int i = 1; i <= len; i++) {
	for (int j = 1; j <= len; j++) {
	    if (a[i - 1] == b[j - 1])
		dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
	    else
		dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
	}
    }
    return dp[len][len];
}

int main() {
    int cas;
    scanf("%d%*c", &cas);
    while (cas--) {
	gets(a);
	len = strlen(a);
	for (int i = 0; i < len; i++)
	    b[len - i - 1] = a[i];
	printf("%d\n", solve());
    }
}


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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