如何尋找最長回文子串

讀完本文骡湖,你可以去力扣拿下如下題目:

5.最長回文子串

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回文串是面試常常遇到的問題(雖然問題本身沒啥意義),本文就告訴你回文串問題的核心思想是什么峻厚。

首先响蕴,明確一下什:回文串就是正著讀和反著讀都一樣的字符串

比如說字符串 abaabba 都是回文串惠桃,因為它們對稱浦夷,反過來還是和本身一樣辖试。反之,字符串 abac 就不是回文串军拟。

可以看到回文串的的長度可能是奇數(shù)剃执,也可能是偶數(shù),這就添加了回文串問題的難度懈息,解決該類問題的核心是雙指針肾档。下面就通過一道最長回文子串的問題來具體理解一下回文串問題:

image
string longestPalindrome(string s) {}

一、思考

對于這個問題辫继,我們首先應(yīng)該思考的是怒见,給一個字符串 s,如何在 s 中找到一個回文子串姑宽?

有一個很有趣的思路:既然回文串是一個正著反著讀都一樣的字符串遣耍,那么如果我們把 s 反轉(zhuǎn),稱為 s'炮车,然后在 ss' 中尋找最長公共子串舵变,這樣應(yīng)該就能找到最長回文子串。

比如說字符串 abacd瘦穆,反過來是 dcaba纪隙,它的最長公共子串是 aba,也就是最長回文子串扛或。

但是這個思路是錯誤的绵咱,比如說字符串 aacxycaa,反轉(zhuǎn)之后是 aacyxcaa熙兔,最長公共子串是 aac悲伶,但是最長回文子串應(yīng)該是 aa

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雖然這個思路不正確主穗,但是這種把問題轉(zhuǎn)化為其他形式的思考方式是非常值得提倡的

下面毙芜,就來說一下正確的思路忽媒,如何使用雙指針。

尋找回文串的問題核心思想是:從中間開始向兩邊擴散來判斷回文串腋粥。對于最長回文子串晦雨,就是這個意思:

for 0 <= i < len(s):
    找到以 s[i] 為中心的回文串
    更新答案

但是呢架曹,我們剛才也說了,回文串的長度可能是奇數(shù)也可能是偶數(shù)闹瞧,如果是 abba這種情況绑雄,沒有一個中心字符,上面的算法就沒轍了奥邮。所以我們可以修改一下:

for 0 <= i < len(s):
    找到以 s[i] 為中心的回文串
    找到以 s[i] 和 s[i+1] 為中心的回文串
    更新答案

PS:讀者可能發(fā)現(xiàn)這里的索引會越界万牺,等會會處理。

二洽腺、代碼實現(xiàn)

按照上面的思路脚粟,先要實現(xiàn)一個函數(shù)來尋找最長回文串,這個函數(shù)是有點技巧的:

string palindrome(string& s, int l, int r) {
    // 防止索引越界
    while (l >= 0 && r < s.size()
            && s[l] == s[r]) {
        // 向兩邊展開
        l--; r++;
    }
    // 返回以 s[l] 和 s[r] 為中心的最長回文串
    return s.substr(l + 1, r - l - 1);
}

為什么要傳入兩個指針 lr 呢蘸朋?因為這樣實現(xiàn)可以同時處理回文串長度為奇數(shù)和偶數(shù)的情況

for 0 <= i < len(s):
    # 找到以 s[i] 為中心的回文串
    palindrome(s, i, i)
    # 找到以 s[i] 和 s[i+1] 為中心的回文串
    palindrome(s, i, i + 1)
    更新答案

下面看下 longestPalindrome 的完整代碼:

string longestPalindrome(string s) {
    string res;
    for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
        // 以 s[i] 為中心的最長回文子串
        string s1 = palindrome(s, i, i);
        // 以 s[i] 和 s[i+1] 為中心的最長回文子串
        string s2 = palindrome(s, i, i + 1);
        // res = longest(res, s1, s2)
        res = res.size() > s1.size() ? res : s1;
        res = res.size() > s2.size() ? res : s2;
    }
    return res;
}

至此核无,這道最長回文子串的問題就解決了,時間復(fù)雜度 O(N^2)藕坯,空間復(fù)雜度 O(1)团南。

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值得一提的是齐疙,這個問題可以用動態(tài)規(guī)劃方法解決,時間復(fù)雜度一樣旭咽,但是空間復(fù)雜度至少要 O(N^2) 來存儲 DP table贞奋。這道題是少有的動態(tài)規(guī)劃非最優(yōu)解法的問題。

另外穷绵,這個問題還有一個巧妙的解法轿塔,時間復(fù)雜度只需要 O(N),不過該解法比較復(fù)雜仲墨,我個人認為沒必要掌握勾缭。該算法的名字叫 Manacher's Algorithm(馬拉車算法),有興趣的讀者可以自行搜索一下目养。

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