读完本文,你能够去力扣拿下如下题目:
5.最长回文子串
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回文串是面试经常遇到的问题(尽管问题自身没啥意义),本文就通知你回文串问题的核心思想是什么。
首先,明确一下什:回文串就是正着读和反着读都一样的字符串。
比如说字符串 aba
和 abba
都是回文串,因为它们对称,反过来还是和自身一样。反之,字符串 abac
就不是回文串。
能够看到回文串的的长度可能是奇数,也可能是偶数,这就增加了回文串问题的难度,解决该类问题的外围是双指针。上面就通过一道最长回文子串的问题来具体了解一下回文串问题:
string longestPalindrome(string s) {}
一、思考
对于这个问题,咱们首先应该思考的是,给一个字符串 s
,如何在 s
中找到一个回文子串?
有一个很乏味的思路:既然回文串是一个正着反着读都一样的字符串,那么如果咱们把 s
反转,称为 s'
,而后在 s
和 s'
中寻找最长公共子串,这样应该就能找到最长回文子串。
比如说字符串 abacd
,反过来是 dcaba
,它的最长公共子串是 aba
,也就是最长回文子串。
然而这个思路是谬误的,比如说字符串 aacxycaa
,反转之后是 aacyxcaa
,最长公共子串是 aac
,然而最长回文子串应该是 aa
。
尽管这个思路不正确,然而这种把问题转化为其余模式的思考形式是十分值得提倡的。
上面,就来说一下正确的思路,如何应用双指针。
寻找回文串的问题核心思想是:从两头开始向两边扩散来判断回文串。对于最长回文子串,就是这个意思:
for 0 <= i < len(s): 找到以 s[i] 为核心的回文串 更新答案
然而呢,咱们方才也说了,回文串的长度可能是奇数也可能是偶数,如果是 abba
这种状况,没有一个核心字符,下面的算法就没辙了。所以咱们能够批改一下:
for 0 <= i < len(s): 找到以 s[i] 为核心的回文串 找到以 s[i] 和 s[i+1] 为核心的回文串 更新答案
PS:读者可能发现这里的索引会越界,等会会解决。
二、代码实现
依照下面的思路,先要实现一个函数来寻找最长回文串,这个函数是有点技巧的:
string palindrome(string& s, int l, int r) { // 避免索引越界 while (l >= 0 && r < s.size() && s[l] == s[r]) { // 向两边开展 l--; r++; } // 返回以 s[l] 和 s[r] 为核心的最长回文串 return s.substr(l + 1, r - l - 1);}
为什么要传入两个指针 l
和 r
呢?因为这样实现能够同时解决回文串长度为奇数和偶数的状况:
for 0 <= i < len(s): # 找到以 s[i] 为核心的回文串 palindrome(s, i, i) # 找到以 s[i] 和 s[i+1] 为核心的回文串 palindrome(s, i, i + 1) 更新答案
上面看下 longestPalindrome
的残缺代码:
string longestPalindrome(string s) { string res; for (int i = 0; i < s.size(); i++) { // 以 s[i] 为核心的最长回文子串 string s1 = palindrome(s, i, i); // 以 s[i] 和 s[i+1] 为核心的最长回文子串 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,这道最长回文子串的问题就解决了,工夫复杂度 O(N^2),空间复杂度 O(1)。
值得一提的是,这个问题能够用动静布局办法解决,工夫复杂度一样,然而空间复杂度至多要 O(N^2) 来存储 DP table。这道题是少有的动静布局非最优解法的问题。
另外,这个问题还有一个奇妙的解法,工夫复杂度只须要 O(N),不过该解法比较复杂,我集体认为没必要把握。该算法的名字叫 Manacher's Algorithm(马拉车算法),有趣味的读者能够自行搜寻一下。