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【leetcode_5_C++/Go】最长回文子串(中心扩散法+

【leetcode_5_C++/Go】最长回文子串(中心扩散法+

作者: VictorHong | 来源:发表于2021-03-10 14:26 被阅读0次

    题目描述

    给你一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。

    示例 1:

    输入:s = "babad"
    输出:"bab"
    解释:"aba" 同样是符合题意的答案。
    

    示例 2:

    输入:s = "cbbd"
    输出:"bb"
    

    中心扩散法

    直接两张图就能够解释,如下是两种情况:

    • 第一种:
      由中间一个字符向左右两边进行扩散,当左右两端的字符相等时,继续扩散,否则停止,得到当前最长的回文子串。

      way1
    • 第二种:
      由中间的2个字符向左右两边进行扩散,当左右两端的字符相等时,继续扩散,否则停止,得到当前最长的回文子串。

      way 2

    C++实现

    // 中心扩散法
    class Solution {
    public:
        string longestPalindrome(string s) {
            int n = s.length();
            if(n <= 1) return s;
            int begin = 0;
            int maxNum = 1;
            for(int i = 0;i < n-1;++i)
            {
                int tnum = 1;
                int ti = 1;
                while(i - ti >= 0 && i + ti < n && s[i-ti] == s[i+ti])
                {// 由中间的一个字符向两边扩散
                    tnum += 2;
                    if(tnum > maxNum) {maxNum = tnum;begin = i-ti;}
                    ti++;
                }
                
                ti = 0;
                tnum = 0;
                while(i - ti >= 0 && i + 1 + ti < n && s[i-ti] == s[i + 1 + ti])
                {// 由中间的两个字符向两边扩散
                    tnum+=2;
                    if(tnum > maxNum) {maxNum = tnum;begin = i-ti;}
                    ti++;
                }
                
            }
            return s.substr(begin,maxNum);
        }
    };
    

    Go实现:

    // 中心扩散法
    func longestPalindrome(s string) string {
        n := len(s)
        if n <= 1 {
            return s
        }
        begin := 0
        maxNum := 1
    
        for i := 0; i < n; i++ {
            // 由中间的一个字符开始扩散
            left := i - 1
            right := i + 1
            for left >= 0 && right < n && s[left] == s[right] {
                if right - left + 1 > maxNum {
                    begin = left
                    maxNum = right - left + 1
                }
                left--
                right++
            }
            // 由中间的2个字符开始扩散
            left = i
            right = i + 1
            for left >= 0 && right < n && s[left] == s[right] {
                if right - left + 1 > maxNum {
                    begin = left
                    maxNum = right - left + 1
                }
                left--
                right++
            }
        }
        return s[begin:begin + maxNum]
    }
    

    动态规划

    可以列一个表格,对于解决字符串相关的动态规划,最好是列一个表格进行分析,这样便于找出字符串之间的转化规律。

    下表中,X表示无用的单元格,1表示字符串s[j:i]是一个回文子串,0表示字符串s[j:i]不是一个回文子串。

    j/i b a b a d
    b 1 0 1 0 0
    a X 1 0 1 0
    b X X 1 0 0
    a X X X 1 0
    d X X X X 1

    遍历的方向如下:

    遍历方向

    C++实现

    class Solution {
    public:
        string longestPalindrome(string s) {
            // 动态规划的表格存储的不是最长回文长度,而是子串是否是回文的标志
            int n = s.length();
            if(n < 2) return s;
            vector<vector<bool>> dp(n,vector<bool>(n,true));
            int maxi = 0,maxj = 1,maxLen = 1;
            for(int j = 1;j < n;++j)
            {
                for(int i = 0;i < j;++i)
                {
                    if(s[i] != s[j])
                        dp[i][j] = false;
                    else{
                        if(j - i < 3) dp[i][j] = true;
                        else dp[i][j] = dp[i+1][j-1];
                    }
                    if(dp[i][j])
                    {
                        if(j - i + 1 > maxLen)
                        {
                            maxLen = j - i + 1;
                            maxi = i;
                            maxj = j;
                        }
                    }
                }
            }
            return s.substr(maxi,maxLen);
        }
    };
    

    Go实现

    // 动态规划
    func longestPalindrome(s string) string {
        n := len(s)
        if n <= 1 {
            return s
        }
        begin := 0
        maxNum := 1
        // == 创建二维动态数组并且初始化 ==
        table := make([][]bool,n)
        for i := 0; i < n; i++ {
            table[i] = make([]bool,n)
        }
        for i := 0; i < n; i++ {
            table[i][i] = true
        }
        // ============================
    
        // 动态规划进行迭代计算
        for i := 1; i < n; i++ {
            for j := i-1; j >= 0; j-- {
                if s[i] != s[j] {
                    table[j][i] = false
                } else {
                    if i - j >= 2 {
                        table[j][i] = table[j+1][i-1]
                    } else {
                        table[j][i] = true
                    }
                }
                if table[j][i] && i - j + 1 > maxNum {
                    maxNum = i - j + 1
                    begin = j
                }
            }
        }
        return s[begin:begin+maxNum]
    }
    

    参考

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