409. Longest Palindrome

最新推荐文章于 2024-12-15 17:34:20 发布

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本文介绍了一种算法，用于从给定字符串中构建最长的回文串。通过统计字符出现次数并利用哈希集进行高效计算，实现了快速找到最长回文长度的目标。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目

Given a string which consists of lowercase or uppercase letters, find the length of the longest palindromes that can be built with those letters.

This is case sensitive, for example "Aa" is not considered a palindrome here.

Note:

Assume the length of given string will not exceed 1,010.

Example:

Input:

"abccccdd"

Output:

Explanation:

One longest palindrome that can be built is "dccaccd", whose length is 7.

我的解法

public class Solution {
    
    
    public int longestPalindrome(String s) {
        int res = 0;
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        // 统计每个字符出现次数
        for(char c : s.toCharArray()){
            map.put(c, map.getOrDefault(c, 0) + 1);
        }
        // //HashMap在迭代时无法修改（删除、更新）
        // for(char key : map.keySet()){
        //     // 出现偶数次则直接相加次数，奇数次则减1
        //     if(map.get(key) % 2 == 0){
        //         res = res + map.get(key);
        //         map.remove(key);
        //     }else
        //         res = res + map.get(key) - 1;
        // }
        
        // 通过iterator来修改、删除hashmap的元素
        Iterator<Map.Entry<Character, Integer>> itr = map.entrySet().iterator();
        while(itr.hasNext()){
            Map.Entry e = itr.next();
            if((int)e.getValue() % 2 == 0){
                res = res + (int)e.getValue();
                itr.remove();
            }else
                res = res + (int)e.getValue() - 1;
        }
        return map.isEmpty() ? res : res + 1;
    }
}

算法分析：回文长度=字符偶数次数 + 1/0（有奇数次字符为1）

答案解法

public int longestPalindrome(String s) {
        if(s==null || s.length()==0) return 0;
        HashSet<Character> hs = new HashSet<Character>();
        int count = 0;
        for(int i=0; i<s.length(); i++){
            if(hs.contains(s.charAt(i))){
                hs.remove(s.charAt(i));
                count++;
            }else{
                hs.add(s.charAt(i));
            }
        }
        if(!hs.isEmpty()) return count*2+1;
        return count*2;
}

算法分析：相对我的解法思路相似，实现方法不同。通过对hashset的增、删操作来统计字符出现的次数。只需要遍历一次字符串，且因为遍历中存在删除操作所以更节约空间。