问题描述：给定一个字符串，求出其最长回文子串的长度
例如：对于字符串s="acaacdbab"而言，其回文子串分别为"caac"和"bab"，其中最长回文子串长度为4
解法一：中心扩展法
对于这样的一个问题，一般暴力算法主要是枚举所有子串的中心位置，并在该位置上进行扩展，记录并更新最长回文子串的距离。代码实现如下：
#include "pch.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int LongestPalindrome(const char* s, int n) {
int i, j, c, length=0;
if (s == 0 || n < 1)
return 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; (j <= i) && (i + j <= n); j++) {
if (s[i + j] != s[i - j])
break;
c = 2 * j + 1;
}
if (length <= c)
length = c;
for (j = 0; (j <= i) && (i + j <= n); ++j) {
if (s[i - j] != s[i + j + 1])
break;
c = 2 * j + 2;
}
if (length <= c)
length = c;
}
return length;
}
int main()
{
char str[] = "acaacdbab";
cout << LongestPalindrome(str, sizeof(str) / sizeof(char) - 1) << endl;
}
从代码实现上可以看出暴力算法主要存在两个缺陷：
1、由于回文子串可以分为偶回文和奇回文两种，例如abba是偶回文，其对称中心是bb，而aba则奇回文，其对称中心是b，二者判断逻辑是不同的，所以需要分开进行处理；
2、枚举中心采用了逐个枚举的方式，并没有有效利用到回文子串的对称性，使得代码无法高效地运行
解法二：Manacher算法
Manacher算法是对暴力算法的一个优化。面对暴力算法的第一个缺点，Manacher算法采用了一种方法将所有的偶回文和奇回文都转化成为了奇回文，从而简化了代码的判断逻辑。具体的做法是这样的：在字符串的首尾，以及每两个字符中间插入一个源字符串没有的特殊符号，使得任意长度的回文子串都可以转化为奇回文。举个例子，在源字符串中，有"cabbac"和"bab"两个回文子串，经过处理后会转变为"#c#a#b#b#a#c#"和"#b#a#b#"，全部都转化为了奇回文。同时为了更好地处理数组的越界问题，在数组的首部添加一个哨兵位$。
而对于第二个缺点，则是通过定义了一个回文半径数组int P[]，其中P[i]表示以字符Si为中心的最长回文子串向左或向右扩张的长度，例如
P数组求解实例.png
若假设原回文串的长度为n，不管是偶回文还是奇回文，扩展后的回文串长度都为2n+1，而P[i]保存回文半径(包括S[i]在内)，则显然满足关系:(P[i]-1)*2+1=2n+1，解得P[i]-1=n。因此，要求最长回文子串长度，只需求P[i]-1的最大值即可。
在明白了如何利用P[i]求出原始回文子串的长度后，算法接下来的重点便是如何求解P数组？
Manacher算法增加了两个变量id和mx，其中id代表最长回文子串的中心字符位置，mx代表最长回文子串的右边界位置，即mx=P[id]+id。因此，根据回文子串的对称性，我们可以得出一个重要的结论：若mx>i，则有P[i]≥min(P[2id-i],mx-i）*
证明如下：
当mx>i时，不妨记mx的对称点为my，再令j=2*id-i，则回文串可分为两种情况：
-
1、当mx-i>P[j]，以S[j]为中心字符的回文子串被包含在以S[id]为中心字符的回文子串当中，根据回文子串的对称性，必有有P[j]=P[i]，如下图：
情况1.png
-
2、当mx-i≤P[j]时，以S[j]为中心的回文子串只有部分包含在最长回文子串内部(即图中红框位置)，因此可以推断P[i]≥mx-i，至于超出mx后面的部分则需要另行匹配，如下图：
情况2.png
综合以上两种情况，便可以得出P[i]=min(P[2*id-i],mx-i)这一重要结论
当mx≤i时，我们无法利用最长回文子串的对称性对P[i]的值做出更多假设，因此P[i]=1,然后继续进行中心扩展匹配。
代码实现：
#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
char str[] = "$#a#c#a#a#c#d#b#a#b#";
int Manacher(const char* str,int* P,int len) {
int mx = 0;
int id;
int max_len = 0;
for (int i = 1; i < len; i++){
if (mx > i)
P[i] = min(P[2 * id - i], mx - i);
else
P[i] = 1;
while (str[i - P[i]] == str[i + P[i]])
P[i]++;
if (P[i] + i > mx) {
mx = P[i] + i;
id = i;
}
max_len = max(max_len, P[i] - 1);
}
return max_len;
}
int main()
{
int length = sizeof(str) / sizeof(char) - 1;
int* P = new int[length];
memset(P, 0, length*sizeof(int));
cout << "最长回文子串长度为：" << Manacher(str, P, length) << endl;
delete[] P;
return 0;
}
算法复杂度分析
显然，对于Manacher算法，其空间复杂度为O(n)，而对于时间复杂度而言，我们考虑以下两种极端情况：
1、字符串中不含任何回文子串，例如abcdefg，在这种情况中，由于while中的条件始终不满足，因此，循环执行的次数应当为2(n-1)，故此时时间复杂度为O(n)；
复杂度分析.png
从表中可以看出:
任取i∈{1,...,n+1}，都满足P[i]=i，id=i,mx=2i>i
因此当i>2时，有P[i]=min(P[2id-i],mx-i)=min(P[2(i-1)-i,2(i-1)-i)成立，
令j=2id-i，则有P[j]=j，进而有
- P1[i]=min(P[2(i-1)-i,2(i-1)-i)=min(2(i-1)-i,2(i-1)-i)=i-2
注：这是经过if判断语句后得到的P[i]初始值，为了避免和最终P[i]值相混淆，此处记为P1[i]，后续均以P1[i]代表初始值，P[i]代表最终值
随后程序进入了while循环，由于P1[i]=i-2，P[i]=i，因此可以很容易看出while循环体最多仅执行2次，故虽然代码有2层循环，但是在最坏的情况下，内存while循环最多对n-1个字符进行了2次循环(当i=1时，循环不执行；当i=2时，循环执行1次)，其余字符均不进行循环，因此整体代码的时间复杂度是O(n)。由于最坏与最好的情况下，代码的时间复杂度均为O(n)，因此代码的平均时间复杂度为O(n)。
测试结果.png
注：其中count变量为计数器，用于计算对于每个字符，while的执行次数。原始字符串长度为n=7，扩展后的字符串长度为16(包括$符)，当i=1时，内层循环执行0次；当i=2时，内层循环执行1次，当i>8(n+1)时，内存循环体均不执行，当i=(3...n+1)，内层循环执行次数均为2次。
这也正是Manacher算法的精彩之处，巧妙地利用了之前所有计算出来的P[1...i-1]的值，在每次循环中对P[i]进行快速赋值，避免P[i]的值每次都从1开始计算，大幅削减了比较次数，最终使得求解最长回文子串长度达到了线性级复杂度O(n)，同样思想也被运用在KMP算法中。
总结：
1、对于数组，字符串的一些问题，在需要分为奇数、偶数的情况下进行讨论时，往往可以采用填充的方式，将其转化为奇数的情况，从而简化判断逻辑。同样的做法也可以放入到一些树的判断当中，通过填充特殊结点，使一棵普通二叉树转变为完全二叉树，甚至是满二叉树，来使得问题简化；
2、对于出现循环嵌套，且内层循环的判断条件与输入数据相关，在判断时间复杂度时，可以考虑判断最差与最优情况，若最优与最差时间复杂度相同，则一般情况下的时间复杂度应当与最优或最差的时间复杂度相同。(有点类似于数学上的夹逼定理，可以将求时间复杂度的过程近似地看成是求极限的过程)
参考资料：
1、《Manacher 算法》：https://subetter.com/articles/manacher-algorithm.html
2、《leetCode_5_Longest_Palindromic_Substring》：http://windliang.cc/2018/08/05/leetCode-5-Longest-Palindromic-Substring/
3、《编程之法——面试和算法心得》
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