标题:算法(leetode,附思维导图 + 全部解法)300题之(5)最长回文子串
一 题目描述
二 解法总览(思维导图)
三 全部解法
1 方案1
1)代码:
// 方案1 滑动窗口法(“时间复杂度高,一般通过不了”) var longestPalindrome = function(s) { // 是否为 回文串。(subStr = '' 稍微体现下编程的严谨性) const isValid = (subStr = '') => { const l = subStr.length; let resFlag = true; // 边界:i < l/2 for(let i = 0; i < l/2; i++) { // “对称位置”上的字符不相等,那么肯定就不是 回文串 了 if (subStr[i] !== subStr[(l - 1) - i]) { resFlag = false; break; } } return resFlag; } const l = s.length; // curMaxLength 当前回文子串的最大长度,范围:[l, 1] for (let curMaxLength = l; curMaxLength > 0; curMaxLength--) { // 在 curMaxLength 下,curStartIndex的有效范围为 [0, ((l + 1) - curMaxLength) ) for (let curStartIndex = 0; curStartIndex < ((l + 1) - curMaxLength); curStartIndex++) { const subStr = s.substr(curStartIndex, curMaxLength); // 一旦符合 回文串 ,那么当前子串一定是我们的预期答案(“之一”) // 因为我们 curMaxLength 在一次次遍历中在递减 if (isValid(subStr)) { return subStr; } } } // 边界:可能 l为0 、然后直接到这里了,需要返回空字符串(不过题目 1 <= s.length <= 1000 ,故 可省略 ) return ""; }
2 方案2
1)代码:
// 方案2 动态规划,(s[i] === s[j] && dp[i + 1][j - 1]) || (s[i] === s[j] && ((j + 1) - i) < 3) var longestPalindrome = function(s) { const l = s.length, // 1)含义:s[i][j] 表示s[i, j]是否为回文串(双闭区间) // 初始化1:dp, n*n 个值都初始化为 false dp = new Array(l).fill(false).map(item => new Array(l).fill(false)); // 当前 最长回文子串 的开始下标、最大长度 let maxStartIndex = 0, // 边界:maxLength 初始化为1。不然会有问题、可自行思考~ maxLength = 1; // 初始化2:dp对角线上值 均为 true for (let i = 0; i < l; i++) { for(let j = 0; j < l; j++) { if (i === j) { dp[i][j] = true; } } } // 2)状态转移方程: // s[i][j] = (s[i] === s[j] && dp[i + 1][j - 1]) || (s[i] === s[j] && ((j + 1) - i) < 3) // s[i][j] = (当前首、尾字符相同 && 首、尾各往中间缩1位依旧是回文串) // 或 (当前首、尾字符相同 && 当前首、尾位置间隔 < 3) 如 "bb" 这种长度小于3时,只要保证 首、尾字符相同即可 for (let j = 1; j < l; j++) { for(let i = 0; i < j; i++) { if ((s[i] === s[j] && dp[i + 1][j - 1]) || (s[i] === s[j] && ((j + 1) - i) < 3)) { dp[i][j] = true; // 当前s[i, j]为回文串了,才看是否需要更新 maxStartIndex、maxLength 值 // 3)当 s[i, j]为回文串 && (j + 1) - i) > maxLength 时,更新 maxStartIndex、maxLength 值 if (((j + 1) - i) > maxLength) { maxStartIndex = i; maxLength = ((j + 1) - i); } } else { dp[i][j] = false; } } } // 最后根据 “我们所维护的” maxStartIndex, maxLength 得出相应的子串 return s.substr(maxStartIndex, maxLength); }
3 方案3
1)代码:
// 方案3 中心扩散法(注意“都进行奇、偶情况的处理”) var longestPalindrome = function(s) { // 根据传入的子串、左 右边界下标,不断“向外”移动、试图拿到更长的回文串 const helper = (str, left, right) => { while(left >=0 && right < l) { if (str[left] === str[right]) { // 看看是否需更新 maxStartIndex、maxLength 值 if ((right + 1 - left) > maxLength) { maxStartIndex = left; maxLength = (right + 1 - left); } // 注意:这2语句放当前if分支的最后面、别放在最前面了!! // 继续“向外”移动、试图拿到更长的回文串 left--; right++; } else { // 此时 str[left] !== str[right] ,肯定无法拿到更长的回文串,退出循环! break; } } } const l = s.length; // 当前“最长回文串”对应的 开始下标、最大长度。 let maxStartIndex = 0, maxLength = 0; for (let i = 0 ; i < l; i++) { // 1)奇数:以 s[i] “向外”移动、试图拿到更长的回文串 helper(s, i ,i); // 2)偶数:以 s[i]、s[i + 1] “向外”移动、试图拿到更长的回文串 helper(s, i, i + 1); } return s.substr(maxStartIndex, maxLength); }
4 方案4
1)代码:
// 方案4 Manacher(“马拉车”)算法 class Solution { public String longestPalindrome(String s) { int start = 0, end = -1; StringBuffer t = new StringBuffer("#"); for (int i = 0; i < s.length(); ++i) { t.append(s.charAt(i)); t.append('#'); } t.append('#'); s = t.toString(); List<Integer> arm_len = new ArrayList<Integer>(); int right = -1, j = -1; for (int i = 0; i < s.length(); ++i) { int cur_arm_len; if (right >= i) { int i_sym = j * 2 - i; int min_arm_len = Math.min(arm_len.get(i_sym), right - i); cur_arm_len = expand(s, i - min_arm_len, i + min_arm_len); } else { cur_arm_len = expand(s, i, i); } arm_len.add(cur_arm_len); if (i + cur_arm_len > right) { j = i; right = i + cur_arm_len; } if (cur_arm_len * 2 + 1 > end - start) { start = i - cur_arm_len; end = i + cur_arm_len; } } StringBuffer ans = new StringBuffer(); for (int i = start; i <= end; ++i) { if (s.charAt(i) != '#') { ans.append(s.charAt(i)); } } return ans.toString(); } public int expand(String s, int left, int right) { while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) { --left; ++right; } return (right - left - 2) / 2; } }
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