Longest Palidrome Substring问题

本文详细介绍了如何使用动态规划方法寻找字符串中的最长回文子串,并提供了一个C++实现示例。通过状态转移方程,算法可以高效地解决这一经典问题。

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最长回文子串问题是比较经典的问题,在面试中经常会碰到。主要的解决方法包括暴力求解,动态规划,备忘录法等。
对于动态规划状态转移方程为:
这里写图片描述

C++代码实现:

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;

string longestpalidsubstring(string s){
    const int n = s.size();
    bool f[n][n];
    fill_n(&f[0][0],n*n,false);
    size_t max_len = 1,start = 0;

    for(size_t i = 0;i < n;i++){
        f[i][i] = true;
        for(size_t j = 0;j < i;j++){
            f[j][i] = ((s[j] == s[i]) && (i - j < 2 || f[j+1][i-1])); //判断【j,i】区间是否为回文子串
            if(f[j][i] && max_len < i - j + 1){
                max_len = i - j + 1;
                start = j; 
            } 
        }
    }
    return s.substr(start,max_len); 
}
int main(){
    string s;
    cout<<"please enter a string: ";
    cin>>s;
    string result = longestpalidsubstring(s);
    cout<<"result = "<<result<<endl;    
    return 0;
}
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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