【每日算法/刷穿 LeetCode】5. 最长回文子串(中等)

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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"

示例 3:

输入:s = "a" 输出:"a"

示例 4:

输入:s = "ac" 输出:"a"

提示:

  • 1 <= s.length <= 1000
  • s 仅由数字和英文字母(大写和/或小写)组成

朴素解法

这道题有一个很容易就能想到的简单做法:枚举字符串 s 中的每一位,作为回文串的中心点,左右进行扩展,直到达到边界或者不满足回文串定义为止。

这样做的思路必然是正确的。

但很显然这是一个朴素(暴力)做法,那么我们如何确定这一做法是否可行呢?

还记得我们上一节的分析思路吗?在 【刷穿 LeetCode】4. 寻找两个正序数组的中位数(困难) 当中我向你介绍过,当我们有了一个简单的实现方法之后,需要从题目的数据规模计算机的处理速度实现方法的计算量出发,判断这样的做法是否不会超时。

由于字符串长度最多只有 1000,而我们的实现方法是 O(n^2),因此我们算法的计算量应该在 10^6 以内,是在计算机每秒的处理范围内的。

首先枚举回文串的中心 i,然后分两种情况向两边扩展边界,直到达到边界或者不满足回文串定义为止:

  • 回文串长度是奇数,则依次判断 s[i − k] == s[i + k], k = 1,2,3…
  • 回文串长度是偶数,则依次判断 s[i − k] == s[i + k − 1], k = 1,2,3…
class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        String ans = "";
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            // 回文串为奇数
            int l = i - 1, r = i + 1;
            String sub = getString(s, l, r);
            if (sub.length() > ans.length()) ans = sub;

            // 回文串为偶数
            l = i - 1;
            r = i + 1 - 1;
            sub = getString(s, l, r);
            if (sub.length() > ans.length()) ans = sub;
        }
        return ans;
    }
    String getString(String s, int l, int r) {
        while (l >= 0 && r < s.length() && s.charAt(l) == s.charAt(r)) {
            l--;
            r++;
        }
        return s.substring(l + 1, r);
    }
}

时间复杂度:先枚举了 s 中的每个字符作为回文串的中心点,再从中心点出发左右扩展,最多扩展到边界。复杂度是 $O(n^2)$

空间复杂度:$O(1)$


Manacher 算法

这是一个比较冷门的算法,使用范围也比较单一,只能用于解决「回文串」问题。

Manacher 确实是「回文串」问题的最优解。

但即使是 LeetCode 上所有关于「回文串」的问题,没有一道是必须通过 O(n) 的 Manacher 算法才能 AC。

因此我这里直接给解决方案(可以直接当做模板来使用),而不再讨论算法的具体实现原理。

Manacher 算法较长,为了避免回文串长度奇偶问题的分情况讨论,我会对原字符进行处理,在边界和字符之间插入占位符。

使用了这样的技巧之后,当非占位字符作为回文串的中心时,对应了回文串长度为奇数的情况;当占位字符作为回文串的中心时,对应了回文串长度为偶数的情况。

举个例子:

原字符:"babad",转换后:"*b*a*b*a*d*",得到的回文串:"*b*a*b*",然后再去除占位符输出:"bab"。

解释:"aba" 同样是符合题意的答案。

class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        if (s.length() == 1) return s;

        char[] chars = manacherString(s);
        int n = chars.length;
        int[] pArr = new int[n];
        int C = -1, R = -1, pos = -1;
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            pArr[i] = i < R ? Math.min(pArr[C * 2 - i], R - i) : 1;
            while (i + pArr[i] < n && i - pArr[i] > -1) {
                if (chars[i + pArr[i]] == chars[i - pArr[i]]) {
                    pArr[i]++;
                } else {
                    break;
                }
            }
            if (i + pArr[i] > R) {
                R = i + pArr[i];
                C = i;
            }
            if (pArr[i] > max) {
                max = pArr[i];
                pos = i;
            }
        }
        int offset = pArr[pos];
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = pos - offset + 1; i <= pos + offset - 1; i++) {
            if (chars[i] != '#') sb.append(chars[i]);
        }
        return sb.toString();
    }
    char[] manacherString(String s) {
        char[] chars = new char[s.length() * 2 + 1];
        for (int i = 0, idx = 0; i < chars.length; i++) {
            chars[i] = (i & 1) == 0 ? '#' : s.charAt(idx++);
        }
        return chars;
    }
}

时间复杂度:只对字符串进行了一次扫描。复杂度为 $O(n)$

空间复杂度:$O(1)$


总结

今天这道题目,三叶除了提供常规的、时间复杂度为 $O(n^2)$ 的朴素解法以外,还给你提供了关于「回文串」的最优解 Manacher 算法模板,建议有余力的同学可以背过。

背过这样的算法的意义在于:相当于大脑里有了一个时间复杂度为 $O(n)$ 的 api 可以使用,这个 api 传入一个字符串,返回该字符串的最大回文子串。

同时借助 Manacher 算法,还给大家介绍了如何避免回文串长度的分情况讨论,这个技巧只要涉及「回文串」问题都适用(无论是否使用 Manacher 算法)。

对于想要背过 Manacher 算法的同学,建议先敲 3 遍,默写 2 遍,然后过了 24 小时,再默写 2 遍,一周后,再进行重复,直到熟练。

不要害怕遗忘,遗忘是正常的,多进行几次重复便会形成肌肉记忆。LeetCode 周赛上常年占据第一页的选手,无不都是对算法套路和模板极其熟练。加油 ~


最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.5 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先将所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

由于 LeetCode 的题目随着周赛 & 双周赛不断增加,为了方便我们统计进度,我们将按照系列起始时的总题数作为分母,完成的题目作为分子,进行进度计算。当前进度为 5/1916

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:Github 地址 & Gitee 地址

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