回文字符串-最长公共子序列

本文介绍了一种算法,用于确定使任意字符串成为回文所需的最少字符添加数量,并探讨了通过比较字符串及其反转形式来寻找最长公共子序列的方法。

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1133 - 回文字符串

时间限制:3秒 内存限制:128兆


题目描述

所谓回文字符串,就是一个字符串,从左到右读和从右到左读是完全一样的,比如"aba"。当然,我们给你的问题不会再简单到判断一个字符串是不是回文字符串。现在要求你,给你一个字符串,可在任意位置添加字符,最少再添加几个字符,可以使这个字符串成为回文字符串。

 

 

输入第一行给出整数N(0<N<100)

接下来的N行,每行一个字符串,每个字符串长度不超过1000.

 

 

输出每行输出所需添加的最少字符数

 

样例输入

1
Ab3bd

 

 

样例输出

2

 

 

 

 

将原字符串反转,求原字符串与反转字符串的最长公共子序列长度,再用总长度减去就是结果

 

 

注意:最长公共子串(要求连续)和最长公共子序列是不同的

 

 

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int c[1003][1003];
int f(int len,char a[],char b[])
{
	int i,j;
	for(i=1;i<=len;i++)
	{
		for(j=1;j<=len;j++)
		{
			if(a[i-1]==b[j-1])
			c[i][j]=c[i-1][j-1]+1;
			else
			c[i][j]=max(c[i-1][j],c[i][j-1]);	
		}
	}
	return c[len][len];
}
int main()
{
	int t;
	cin>>t;
	while(t--)
	{
		memset(c,0,sizeof(c));
		char a[1003],b[1003];
		int len,i;
		scanf("%s",a);
		len=strlen(a);
		for(i=0;i<len;i++)
		b[i]=a[len-i-1];
		b[len]='\0';
		printf("%d\n",len-f(len,a,b));
	}
}

 

 

 

最长公共子串:

 

摘自第八届蓝桥杯题目6

 

标题:最大公共子串

最大公共子串长度问题就是:
求两个串的所有子串中能够匹配上的最大长度是多少。

比如:"abcdkkk" 和 "baabcdadabc",
可以找到的最长的公共子串是"abcd",所以最大公共子串长度为4。

下面的程序是采用矩阵法进行求解的,这对串的规模不大的情况还是比较有效的解法。

 

 

 

 

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define N 256
int f(const char* s1, const char* s2)
{
    int a[N][N];
    int len1=strlen(s1);
    int len2=strlen(s2);
    int i,j;
    memset(a,0,sizeof(int)*N*N);
    int max = 0;
    for(i=1;i<=len1;i++)
   {
        for(j=1;j<=len2;j++)
	{
            if(s1[i-1]==s2[j-1]) 
	    {
                a[i][j]=a[i-1][j-1]+1;
                if(a[i][j]>max)
		    max=a[i][j];
            }   
        }
    }
    return max;
}
int main()
{
    printf("%d\n", f("abcdkkk", "baabcdadabc"));
    return 0;
}

 

 

 

 

 

<think>嗯,用户想找一个算法来计算将字符串转换为回文串所需的最小操作次数。首先,我得弄清楚用户说的“操作”具体什么。通常来说,回文相关的操作可能有插入、删除、替换字符这些,但用户没有明确说明。不过根据常见的算法问题,比如编辑距离或者回文子序列,可能这里的是插入或删除操作,因为替换有时候可能不适用。比如,如果允许替换的话,可能更快,但如果是只能插入或删除,那方法可能不同。 根据引用里的内容,用户提供的参考中有提到回文串的构造方法。比如引用[2]提到用原字符串反串的最大公共子序列来求最小编辑长度,即原长度减去子序列长度。这可能是一个关键点。因为最大公共子序列(LCS)越长,需要修改的字符就越少。这时候,最小操作次数可能就是原长度减去LCS的长度。例如,如果原字符串是"abcde",反串是"edcba",它们的LCS可能是"a"或"e",长度1,那么操作次数就是5-1=4次。这时候,用户的问题可能转化为如何找到两个字符串的LCS长度,然后用原长减去它。 那如何计算LCS呢?LCS通常用动态规划来解决。比如,创建一个二维数组dp[i][j],表示字符串s的前i位字符串t的前j位的LCS长度。递推公式是,如果s[i-1] == t[j-1],那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1] +1,否则取dp[i-1][j]dp[i][j-1]的最大值。这样最终得到LCS的长度。然后原字符串长度减去这个长度就是所需的最小操作次数。比如,如果原字符串是s,反串是s',那么LCS(s, s')的长度决定了最少需要插入多少次字符才能形成回文。 但用户的问题是否允许插入、删除或者替换呢?比如,如果是允许插入任意位置的字符,那么用LCS的方法可以得到正确的答案。例如,LeetCode 上的一些题目可能采用这种方法。比如,214题最短回文串,用户需要在前面添加字符,但这里的算法可能不同,涉及到KMP算法。不过用户现在的问题不是添加在前面,而是允许任意位置的插入,那么可能LCS的方法更适用。 例如,用户给出一个字符串s,比如"abca",要变成回文,可能需要插入或删除操作。比如,原字符串可以删除b,得到"aca",或者删除c,得到"aba"。这时候最小操作次数是1。但如果是插入的话,可能需要插入a在最后,变成"abca"->"abcba",需要1次插入。这时候,可能LCS方法计算的是最少需要多少次插入,或者删除,或者替换。如果允许替换的话,可能次数更少。 但根据用户提供的引用[2],其中提到使用原串反串的最大公共子串(应该是子序列,因为子串是连续的)来得到最小编辑长度。这里的编辑可能的是插入或删除操作。例如,最大公共子序列的长度越长,需要插入或删除的次数越少。因此,最小操作次数等于原长度减去LCS长度。这种情况下,问题转化为求两个字符串的LCS长度,然后计算差值。 那接下来需要确认这个方法的正确性。例如,假设原字符串是s,反串是s_rev。它们的LCS长度是k。那么要使得s变成回文,至少需要插入或者删除多少次?假设允许插入删除操作,每次操作一个字符,那么确实需要原长度减去LCS的长度次操作。因为LCS中的字符已经形成回文的部分,剩下的字符需要通过插入或删除来调整。例如,对于s="abcde",LCS长度是1,那么需要4次操作。例如,在中间插入相应的字符,或者删除多余的。 但如果是允许替换的话,可能次数更少。例如,替换字符可能比插入或删除更高效。比如,"abca"可以通过替换最后一个a为b得到"abcb",但这样可能不是回文,或者需要替换中间的字符。这时候可能需要不同的方法。不过用户的问题中,可能默认操作是插入或删除,或者替换,这需要根据问题设定而定。但根据引用中的信息,引用[2]中的方法可能的是插入或删除,因此用户的问题可能属于这种情况。 因此,算法的大致步骤应该是:将原字符串反转,求原字符串反转后的字符串的LCS长度,然后用原长减去这个长度作为最小操作次数。例如,动态规划求解LCS,然后计算差值。 那如何实现这个算法呢?动态规划的话,需要二维数组,时间空间复杂度都是O(n²)。对于较长的字符串,这可能需要优化,比如使用滚动数组将空间复杂度降低到O(n),但用户的问题可能只需要给出算法,所以先按常规方法处理。 举个例子,比如s = "abcd",反转后的s_rev = "dcba"。它们的LCS长度是1(比如a或d),所以最小操作次数是4-1=3次。例如,插入d、c、b,得到"abcdcba",或者删除其他字符。 另一个例子,s = "aacecaaa",反转后是"aaacecaa"。它们的LCS可能是"aacecaa",所以长度是7。原长度是8,所以需要1次操作。这时候添加一个a在前面即可,得到"aaacecaaa",但这里可能需要进一步分析。 或者,比如s="ab",反串是"ba",LCS是1,所以需要1次操作,比如插入a在末尾变成"aba",或者插入b在前面变成"bab"。 这样看来,这个方法是可行的。所以问题的解答应该是基于动态规划求LCS,然后计算差值。接下来需要将这个思路转化为具体的步骤,并给出代码示例。 此外,用户提供的引用中还有其他相关的算法,比如引用[3]中的KMP算法用于最短回文串,但这可能是在特定情况下只能在前面添加字符的情况。而用户的问题可能更普遍,允许任何位置的插入,所以这种情况下使用LCS的方法更合适。 综上,回答用户的问题需要分步骤解释: 1. 问题分析:明确操作类型,假设是插入或删除。 2. 算法思路:将原字符串反转,求两者的LCS长度,原长减去LCS即为最小操作次数。 3. 动态规划实现LCS。 4. 代码示例。 5. 复杂度分析。 6. 相关问题的扩展。 同时,用户希望生成相关问题,比如其他方法、优化、应用场景等。因此,在最后需要列出相关问题,比如如何优化动态规划的空间复杂度,或者如何处理不同的操作类型等。 在引用方面,引用[2]提到使用LCS的方法,所以需要标注。其他引用可能与回文生成的不同情况相关,但当前问题主要基于引用[2]的方法。</think>要计算将字符串转换为回文串所需的最小操作次数(如插入、删除或替换字符),常用的方法是基于动态规划的最大公共子序列(LCS)或编辑距离算法。以下是具体实现思路步骤: --- ### **方法一:基于最大公共子序列(LCS)** 1. **核心思想** 原字符串 $s$ 与其反转字符串 $s'$ 的 **最长公共子序列(LCS)** 对应了已存在的回文部分。剩余字符需要通过操作(插入、删除)调整,最小操作次数为原字符串长度减去 LCS 长度[^2]。 2. **动态规划实现** - 定义二维数组 $dp[i][j]$,表示 $s$ 的前 $i$ 个字符与 $s'$ 的前 $j$ 个字符的 LCS 长度。 - 状态转移方程: $$ dp[i][j] = \begin{cases} dp[i-1][j-1] + 1 & \text{if } s[i-1] = s'[j-1] \\ \max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) & \text{otherwise} \end{cases} $$ - 最终结果:$|s| - dp[n][n]$($n$ 为字符串长度)。 3. **代码示例** ```python def min_operations_to_palindrome(s: str) -> int: n = len(s) s_rev = s[::-1] dp = [[0] * (n+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(1, n+1): if s[i-1] == s_rev[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 n - dp[n][n] # 示例:输入 "abca",输出 1(插入 'b' 或删除 'c' 得到 "abba" 或 "aba") ``` --- ### **方法二:基于编辑距离(允许替换操作)** 若允许替换字符,则使用 **编辑距离算法**,直接计算将字符串转换为回文的最小操作次数: ```python def min_edit_distance_palindrome(s: str) -> int: n = len(s) dp = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n-2, -1, -1): for j in range(i+1, n): if s[i] == s[j]: dp[i][j] = dp[i+1][j-1] else: dp[i][j] = 1 + min(dp[i+1][j], dp[i][j-1], dp[i+1][j-1]) return dp[0][n-1] # 示例:输入 "abca",输出 1(将 'c' 替换为 'b') ``` --- ### **复杂度分析** - **时间复杂度** - LCS 方法:$O(n^2)$ - 编辑距离方法:$O(n^2)$ - **空间优化** 可将 LCS 的二维数组优化为滚动一维数组,空间复杂度降至 $O(n)$。 --- ### **应用场景** 1. 文本编辑器的自动纠错功能。 2. DNA 序列比对中的相似性分析。 3. 生成最短回文 URL 或文件名[^1]。 ---
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