Manacher算法-最长回文串

本文介绍了Manacher算法,用于求解最长回文子串。传统方法求解该问题时间复杂度高,而Manacher算法可将时间复杂度提升到O(n)。算法先对字符串进行扩展,将奇偶回文统一处理,再求解每个位置的最长回文半径并保存到p[]数组,最后得出最长回文子串。

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Manacher算法:

总体来说挺简单的,就是

1.先extend字符串,

2.求每个位置的最长回文半径(并保存到p[]数组),在求i位置的最长回文半径 p[i] 时:

p[i] =   i>mx ? 1: min( p[j] , mx-i ) ;

 // 意思就是 若i如下图所示在id的范围之内,并且i+p[j] <= mx ,则p[i]=p[j];

// 否则就是 i+p[j] > mx 则 p[i]至多=mx-i ;

// 若 i 不在id的范围之内,即 i>mx ,直接p[i]=1;

然后再向两边拓展 p[i] 长度 ; 

这里写图片描述

 

上面的看懂了直接看代码就行,

下面是详细解释:

Manacher用于求解最长回文子串。所谓回文串,便是"abccba"或是斗鸡山上山鸡斗这一类的,你会发现从左到右和从右到左读都是同样的内容。而最长回文子串便是求出给定串中最长的那一个回文串。
在没了解Manacher之前,我们可以直接暴力枚举所有子串,时间复杂度O(n^3) ,也可以用聪明一点的方法,每次枚举一个点,比较它左右距离相同的点是否相同,时间复杂度O(n^2) 。

一:背景

给定一个字符串,求出其最长回文子串。例如:

s="abcd",最长回文长度为 1;
s="ababa",最长回文长度为 5;
s="abccb",最长回文长度为 4,即bccb。
以上问题的传统思路大概是,遍历每一个字符,以该字符为中心向两边查找。其时间复杂度为O(n^2) ,效率很差。
1975年,一个叫Manacher的人发明了一个算法,Manacher算法(中文名:马拉车算法),该算法可以把时间复杂度提升到O(n) 。下面来看看马拉车算法是如何工作的。

二:算法过程分析

由于回文分为偶回文(比如 bccb)和奇回文(比如 bcacb),而在处理奇偶问题上会比较繁琐,所以这里我们使用一个技巧,具体做法是:在字符串首尾,及各字符间各插入一个字符(前提这个字符未出现在串里)。

举个例子:s="abbahopxpo",转换为s_new="$#a#b#b#a#h#o#p#x#p#o#"(这里的字符 $ 只是为了防止越界,下面代码会有说明),如此,s 里起初有一个偶回文abba和一个奇回文opxpo,被转换为#a#b#b#a#和#o#p#x#p#o#,

在转换之后串的长度都转换成了奇数,所以都可以按照奇回文处理。

定义一个辅助数组int p[],其中p[i]表示以 i 为中心的最长回文的半径,例如:


 

i012345678910111213141516171819
s_new[i]$#a#b#b#a#h#o#p#x#p#
p[i] 1212521212121214121

可以看出,p[i] - 1正好是原字符串中最长回文串的长度
接下来的重点就是求解 p 数组,如下图:

 

        这里写图片描述

设置两个变量,mx 和 id 。

mx 代表以 id 为中心的最长回文的右边界,也就是mx = id + p[id]

假设我们现在求p[i],也就是以 i 为中心的最长回文半径,如果i < mx,如上图,那么:

if (i < mx)  
    p[i] = min(p[2 * id - i], mx - i);

2 * id - i为 i 关于 id 的对称点,即上图的 j 点,而p[j]表示以 j 为中心的最长回文半径,因此我们可以利用p[j]来加快查找。

根据代码,此时p[i] = p[j]p[i] = mx - i,并且p[i]还可以继续增加,所以需要

while (s_new[i - p[i]] == s_new[i + p[i]]) 
    p[i]++;

具体代码如下: 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
char s[1000];
char s_new[2000];
int p[2000];

int Init()
{
    int len = strlen(s);
    s_new[0] = '$';
    s_new[1] = '#';
    int j = 2;

    for (int i = 0; i < len; i++)
    {
        s_new[j++] = s[i];
        s_new[j++] = '#';
    }

    s_new[j] = '\0';
    return j;     // 返回 s_new 的长度
}

int Manacher()
{
    int len = Init();  // 取得新字符串长度并完成向 s_new 的转换
    int max_len = -1;  // 最长回文长度

    int id;    int mx = 0;

    for (int i = 1; i < len; i++)
    {
        if (i < mx)
            p[i] = min(p[2 * id - i], mx - i);  // 需搞清楚上面那张图含义, mx 和 2*id-i 的含义
        else
            p[i] = 1;

        while (s_new[i - p[i]] == s_new[i + p[i]])  // 不需边界判断,因为左有'$',右有'\0'
            p[i]++;

        // 我们每走一步 i,都要和 mx 比较,我们希望 mx 尽可能的远,这样才能更有机会执行 if (i < mx)这句代码,从而提高效率
        if (mx < i + p[i])
        {
            id = i;
            mx = i + p[i];
        }

        max_len = max(max_len, p[i] - 1);
    }

    return max_len;
}

int main()
{
    while (printf("请输入字符串:\n"))
    {
        scanf("%s", s);
        printf("最长回文长度为 %d\n\n", Manacher());
    }
    return 0;
}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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