原文地址:
http://articles.leetcode.com/2011/11/longest-palindromic-substring-part-i.html
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhxshseu/p/4947609.html
问题描述:Given a string S, find the longest palindromic substring in S.
这道题目是一个经典的动态规划DP http://challenge.greplin.com/问题,在面试中经常会被问到。为什么?因为这个问题可以有很多很多种解法。接下来将会给大家讲解5种解法,大家准备好了么?
你现在也可以先去 OJ 网站尝试去解决它。http://www.leetcode.com/onlinejudge
Hint:
首先,确认你能够理解 什么叫做 回文 palindrome。回文,就是一个正反向去读它,都是同一个结果的字符串。比如:“aba”是一个回文,但是“abc”不是。
一个普遍的错误:
有些朋友可能会立即想出一个快速的方法,但非常不幸,这个方法是不正确的。该方法描述如下:
把字符串S 反转,变成 S',然后找到最长的公共子串不就好了么?https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_common_substring_problem
看起来是正确的,并没有什么不妥。但是我们看下面的例子:
S = “caba”, S’ = “abac”.
S和S'的最大公共子串是aba,就是正确的答案。
但是看另一个例子:
S = “abacdfgdcaba”, S’ = “abacdgfdcaba”.
这个算法将会得出S的最大回文是“abacd”,显然是不正确的。
接下来给出一个O(N2) DP 解法,同时空间复杂度也是O(N2)。
暴力搜索Brute force solution, O(N3):
暴力算法是对所有的子串,判断是否是回文。对于一个长度为N的字符串,其子串总共有C(N,2)种,而判断子串是否是回文,时间复杂度为O(N),所以总共耗费O(N3)时间.
动态规划解法, O(N2)时间复杂度 O(N2)空间复杂度:
为了将算法从暴力解法提升到DP解法,首先我们需要知道解法中得递推关系。比如字符串“ababa”,如果我们已经知道“bab”是回文,那么显然“ababa”也是回文,因为首字符和尾字符是相等的。
这样我们便知道了递推关系,描述如下:
定义 P[ i, j ] ← 如果子串Si … Sj 是一个回文,那么该项为true, 否则为false.
因此递推如下:
P[ i, j ] 为 true ← ( P[ i+1, j-1 ]为true,并且Si = Sj )
基本条件是:
P[ i, i ] 一定是true
P[ i, i+1 ] 为true ← ( Si = Si+1 )
这便是一个典型的DP问题解法。首先初始化长度为1,2的回文字符判断表,即P。然后以它为基础,逐个找出长度为3,4,5……的回文。(至于什么是DP问题,可以参看这篇文章http://www.360doc.com/content/13/0601/00/8076359_289597587.shtml)
举例:cabccbad
第一次循环以后,table值如下
第二次循环以后,table值如下:
下面开始长度为3,4,5……的循环:
首先当len=3:
窗口里的子串为cab,i=0,j=2,这时候判断 Table[1][1] 是否 true(是),并且 s[0] 和 s[2] 是否相等( 不相等)所以不满足。窗口平移:
一样的判断,同理还是不满足。
……
len=3循环结束,table值不变,因为没有长度为3的回文串。
len=4:
窗口子串为”cabc“,此时i=0,j=3,Table[1][2] false,不匹配。窗口平移。
窗口子串为”abcc“,此时i=1,j=4,Table[2][3] false,不匹配。窗口平移。
窗口子串为”bccb“,此时i=2,j=5,Table[3][4] true,且 s[2]==s[5],maxlen=4,longestBegin=2,Table更新
后面都不更新。
len=5:都不更新
len=6:
当窗口滑到
串口子串为”abccba“,此时i=1,j=6,Table[2][5] true,且 s[1]==s[6],maxlen=6,longestBegin=1,Table更新
len=7:都不更新。
还有更简单的方法, O(N2) 时间复杂度 and O(1) 空间复杂度:
事实上我们可以在O(N2)时间复杂度的前提下,不使用额外的存储空间。
可以观察到,一个回文是以中心点,镜像对称的。因此,一个回文可以从中心点展开,而这个中心点,有2N-1个。
可能你会问,为什么是2N-1个中心点,而不是N个。这是因为偶数串中心点是两个数中间,奇数串中心点是中间的数字。
因为在一个中心点展开回文,需要耗时O(N),总共时间复杂度也就是O(N2).
举例:cabccbad
初始时,i=0 (奇 代表奇数长子串,偶 代表偶数长子串)
奇:
一次循环,l=-1,r=1
s.substr(l+1,r-l-1)==s.substr(0,1),即”c“->longest
偶:
不满足循环条件,l=0,r=1
substr(1,0) null.
i=1:
奇:
同上
偶:
同上
……
i=3:
奇:
同上
偶:
可以看出这是回文的对称点。
循环三次,第四次判断结束。
l=0,r=7
substr(1,6):”abccba“ -> longest
……
进一步思考:
存在 O(N)的算法么?显然有! 关于 O(N)的解法将在下一篇中解答。http://articles.leetcode.com/2011/11/longest-palindromic-substring-part-ii.html