目录
- 1.题目
- 2.题解
-
- [C# 解法一:暴力法](# 解法一:暴力法)
- [C# 解法二:动态规划](# 解法二:动态规划)
- [C# 解法三:中心扩展法](# 解法三:中心扩展法)
- [C# 解法四:马拉车算法](# 解法四:马拉车算法)
1.题目
给你一个字符串 s ,找到 s 中最长的回文子串。
- 示例1:
csharp
输入:s = "babad"
输出:"bab"
解释:"aba" 同样是符合题意的答案。
- 示例 2:
csharp
输入:s = "cbbd"
输出:"bb"
- 提示:
- 1 <= s.length <= 1000
- s 仅由数字和英文字母组成
2.题解
- 首先我们会想到使用 暴力法 来解决题目,用3层循环来对每个子串进行检查,最后取最长的子串作为结果,这样时间复杂度为 O(n^3) 。然后可能会考虑到使用动态规划的方式,以空间来换取时间,可以将时间复杂度优化为 O(n^2) ,但相应的空间复杂度会增大。在仔细分析 回文串 的特点后,会想到使用 中心扩展法 ,该方法对于该题目来说不失为一种优秀的解决方法,时间复杂度为 O(n^2) ,空间复杂度为 O(1) ; 最后,还介绍了马拉车算法 Manacher ,这是一种非同寻常的算法,充分利用了 回文 的特点, 不可思议的将时间复杂度降为了 O(n) .
C# 解法一:暴力法
- 使用 3层循环 来依次对所有子串进行检查,将最长的子串最为最终结果返回。下面代码中,我们检查i到j的子串是否是回文串,如果是 且长度大于当前结果result的长度,就将result更新为i到j的子串。
csharp
public class Solution {
public string LongestPalindrome(string s)
{
string result = "";
int n = s.Length;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
for (int j = i; j < n; j++)
{
// 检查 s[i]到s[j]是否是回文串,如果是,且长度大于result长度,就更新它
int p = i, q = j;
bool isPalindromic = true;
while (p < q)
{
if (s[p++] != s[q--])
{
isPalindromic = false;
break;
}
}
if (isPalindromic)
{
int len = j - i + 1;
if (len > result.Length)
{
result = s.Substring(i, len);
}
}
}
}
return result;
}
}
- 时间复杂度:O(n^3)
- 3层循环,所以是 O(n^3) .
- 空间复杂度:O(1)
- 仅使用了几个变量来存值,所以为 O(1) .
C# 解法二:动态规划
- 方法一中,存在大量的重复计算工作,例如当 s="abcba" 时, 对于子串 "bcb" 和 子串 "abcba", 分别进行了2次完整的计算,来检测该子串是否是回文串。
很明显的是,对于 s="abcba" , 在已知 "bcb"是回文串的情况下,要判断 "bcb"是否是回文串的话,只需要判断两边的*位置的字符是否相等即可。 我们定义 P(i,j) 表示 s[i,j]是否是回文串,若s[i,j]是回文串,则P(i,j)=true,否则为false. 则有下面的递推公式成立:
csharp
P[i,j] = p(i+1,j-1) && ( s[i]==s[j] )
- 对于上面公式有2个特殊情况,当子串长度为1或2时,上面公式不成立。我们单独分析这两种情况:
csharp
若子串长度为1,即 j==i, 则 P[i,j] = P[i,i] = true;
若子串长为2,即j==i+1, 则 P[i,j] = P[i,i+1] = ( s[i]==s[i+1] )
- 在实际执行时,我们先求所有长度为1的子串的P值,再求所有长度为2的子串的P值,之后再求长度3的,以此类推,一直到长度为s.Length的
csharp
public class Solution {
public string LongestPalindrome(string s)
{
int n = s.Length;
bool[,] P = new bool[n, n];
string result = "";
//遍历所有的长度
for (int len = 1; len <= n; len++)
{
for (int start = 0; start < n; start++)
{
int end = start + len - 1;
if (end >= n) //下标已经越界,结束本次循环
break;
//长度为 1 和 2 的单独判断下
P[start, end] = (len == 1 || len == 2 || P[start + 1, end - 1]) && s[start] == s[end];
if (P[start, end] && len > result.Length)
{
result = s.Substring(start, len);
}
}
}
return result;
}
}
- 时间复杂度:O(n^2)
- 两层循环,所以是 O(n^2)
- 空间复杂度:O(n^2)
- P是二维数组,所以是 O(n^2)
C# 解法三:中心扩展法
- 对于回文串,我们可以找到一个中心,从这个中心向两边扩展的话,两边对应的值是相等的。按照这个逻辑,我们只需要一层主循环 i 将 s 遍历一遍即可,并在循环内部 将s[i]视为中心 使用中心扩展法来求出以s[i]为中心的最长的回文串;当i将s遍历完后,即可得到s的最长回文串。
下面我们以 s="abcbc", 且 i==2 为例,讨论一下如何进行中心扩展。
- i==2指向c,我们初始化两个指针p与q都指向这个c
- p--,q++,p指向了左边b,q指向了右边b
- 因为s[p]==s[q], 所以再次执行p--,q++,此时p指向了最左边a,q指向了最右边c
- 因为s[p]!=s[q],所以结束扩展。
csharp
public class Solution {
public string LongestPalindrome(string s)
{
string result = "";
int n = s.Length;
int end = 2 * n - 1;
for (int i = 0; i < end; i ++)
{
double mid = i / 2.0;
int p = (int)(Math.Floor(mid));
int q = (int)(Math.Ceiling(mid));
while (p >= 0 && q < n)
{
if (s[p] != s[q]) break;
p--; q++;
}
int len = q - p - 1;
if (len > result.Length)
result = s.Substring(p + 1, len);
}
return result;
}
}
- 时间复杂度:O(n^2)
- 主循环执行约2n次,内部while最多执行约n/2次(从s最中心向外扩展到s头和s尾),所以复杂度为 O(n^2).
- 空间复杂度:O(1)
- 仅使用了几个变量来存值,所以空间复杂度为O(1)
C# 解法四:马拉车算法
- 马拉车算法 Manacher's Algorithm 是用来查找一个字符串的最长回文子串的线性方法,由一个叫 Manacher 的人在 1975 年发明的,这个方法的最大贡献是在于将时间复杂度提升到了线性。
首先我们需要解决s长度可能为奇数或偶数的问题。在每个字符间插入 "#",经过处理,字符串的长度永远都是奇数了
csharp
public class Solution {
public string PreProcess(string s)
{
string t = "^";
int n = s.Length;
if (n == 0) return "^$";
for (int i = 0; i < n; i++)
{
t += "#" + s[i];
}
t += "#$";
return t;
}
// 方法四:马拉车算法 108ms,26.4M
public string LongestPalindrome(string s)
{
string t = PreProcess(s);
int n = t.Length;
int[] p = new int[n];
int c = 0, r = 0;
//计算P
for (int i = 1; i < n - 1; i++)
{
int j = 2 * c - i;
//情况2和3可以总结为 p[i]= min(r - i + 1, p[j]) ,情况1为 p[i]=1;
p[i] = r > i ? Math.Min(r - i + 1, p[j]) : 1;
//对于情况4和1,直接扩展即可;
//对于情况2和3,也可以直接扩展;虽然一定扩展不了,但是这样的计算过程比"判断是情况2或3"的计算量还要小,仔细品味
while (t[i - p[i]] == t[i + p[i]])
{
p[i]++;
}
if (i + p[i] > r)
{
//找到了更长的回文串,更新c和r
c = i;
r = i + p[i] - 1;
}
}
// 找出 P 的最大值
int maxLen = 0;
int centerIndex = 0;
for (int i = 1; i < n - 1; i++)
{
int len = p[i] - 1;
if (len > maxLen)
{
maxLen = len;
centerIndex = i;
}
}
int start = (centerIndex - maxLen) / 2;
return s.Substring(start, maxLen);
}
}
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
- 因为p数组空间复杂度为 O(n).