回文
利用python 自带的翻转 函数 reversed()
1
|
def is_plalindrome(string): return string = = ''.join( list ( reversed (string)))`
|
自己实现
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
def is_plalindrome(string):
string = list (string)
length = len (string)
left = 0
right = length - 1
while left < right:
if string[left] ! = string[right]:
return False
left + = 1
right - = 1
return True
|
最长的回文子串
暴力破解
暴力破解,枚举所有的子串,对每个子串判断是否为回文, 时间复杂度为 O(n^3)
动态规划
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
def solution(s):
s = list (s)
l = len (s)
dp = [[ 0 ] * l for i in range (l)]
for i in range (l):
dp[i][i] = True
# 当 k = 2时要用到
dp[i][i - 1 ] = True
resLeft = 0
resRight = 0
# 枚举子串的长度
for k in range ( 2 , l + 1 ):
# 子串的起始位置
for i in range ( 0 , l - k + 1 ):
j = i + k - 1
if s[i] = = s[j] and dp[i + 1 ][j - 1 ]:
dp[i][j] = True
# 保存最长的回文起点和终点
if resRight - resLeft + 1 < k:
resLeft = i
resRight = j
return ''.join(s[resLeft:resRight + 1 ])
|
时间复杂度为 O(n^2), 空间复杂度为 O(n^2)
Manacher 算法
Manacher 算法首先对字符串做一个预处理,使得所有的串都是奇数长度, 插入的是同样的符号且符号不存在与原串中,串的回文性不受影响
aba => #a#b#a#abab => #a#b#a#b#`
我们把回文串中最右位置与其对称轴的距离称为回文半径,Manacher 算法定义了一个回文半径数组 RL,RL[i]表示以第 i 个字符为对称轴的回文半径,对于上面得到的插入分隔符的串来说,我们可以得到 RL数组
1
2
3
4
5
6
7
8
|
char: # a # b # a #
RL: 1 2 1 4 1 2 1
RL - 1 : 0 1 0 3 0 1 0
i: 0 1 2 3 4 5 6
char: # a # b # a # b #
RL: 1 2 1 4 1 4 1 2 1
RL - 1 : 0 1 0 3 0 3 0 1 0
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8
|
我们还求了 RL[i] - 1: 我们发现 RL[i] -1 正好是初始字符串中以位置i 为对称轴的最长回文长度
所以下面就是重点如何求得 RL 数组了, 可以参考这篇 文章 (讲得比较清晰)
下面是算法实现
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
def manacher(preS):
s = '#' + '#' .join(preS) + '#'
l = len (s)
RL = [ 0 ] * l
maxRight = pos = maxLen = 0
for i in range (l):
if i < maxRight:
RL[i] = min (RL[ 2 * pos - i], maxRight - i)
else :
RL[i] = 1
while i - RL[i] > = 0 and i + RL[i] < l and s[i - RL[i]] = = s[i + RL[i]]:
RL[i] + = 1
if i + RL[i] - 1 > maxRight:
maxRight = i + RL[i] - 1
pos = i
maxLen = max (RL)
idx = RL.index(maxLen)
sub = s[idx - maxLen + 1 : idx + maxLen]
return sub.replace( '#' , '')
|
空间复杂度:借助了一个辅助数组,空间复杂度为 O(n)
时间复杂度:尽管内层存在循环,但是内层循环只对尚未匹配的部分进行,对于每一个字符来说,只会进行一次,所以时间复杂度是 O(n)
最长回文前缀
所谓前缀,就是以第一个字符开始
下面的最长回文前缀
1
2
3
|
abbabbc = > abbc
abababb = > ababa
sogou = > s
|
将原串逆转,那么问题就转变为求原串的前缀和逆串后缀 相等且长度最大的值 , 这个问题其实就是 KMP 算法 中的 next 数组的求解了
具体求解: 将原串逆转并拼接到原串中, 以'#' 分隔原串和逆转避免内部字符串干扰。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
def longest_palindrome_prefix(s):
if not s:
return 0
s = s + '#' + s[:: - 1 ] + '$'
i = 0
j = - 1
nt = [ 0 ] * len (s)
nt[ 0 ] = - 1
while i < len (s) - 1 :
if j = = - 1 or s[i] = = s[j]:
i + = 1
j + = 1
nt[i] = j
else :
j = nt[j]
return nt[ len (s) - 1 ]
|
添加字符生成最短回文字符串
这道题其实跟上面基本是一样的,
实例:
1
2
|
aacecaaa - > aaacecaaa # 添加 a
abcd - > dcbabcd # 添加 dcb
|
我们先求字符串的最长回文前缀, 然后剩余的字符串逆转并拼接到字符串的头部即是问题所求
1
2
3
|
def solution(s):
length = longest_palindrome_prefix(s)
return s[length:][:: - 1 ] + s
|
最长回文子序列
动态规划法
- dp[i][j] 表示子序列 s[i..j] 中存在的最长回文子序列长度
- 初始化dp[i][i] = 1
- 当 s[i] == s[j] 为 true 时,dp[i][j] = dp[i+1][j - 1] + 2
- 当 s[i] == s[j] 为 false 时,dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j - 1])
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
# 求得最长回文子序列的长度
def solution(s):
l = len (s)
dp = [[ 0 ] * l for i in range (l)]
for i in range (l):
dp[i][i] = 1
# 枚举子串的长度
for k in range ( 2 , l + 1 ):
# 枚举子串的起始位置
for i in range ( 0 , l - k + 1 ):
j = i + k - 1
if s[i] = = s[j]:
dp[i][j] = dp[i + 1 ][j - 1 ] + 2
else :
dp[i][j] = max (dp[i][j - 1 ], dp[i + 1 ][j])
return dp[ 0 ][l - 1 ]
|
时间复杂度为 O(n^2), 空间复杂度为 O(n^2)
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python实现常见的回文字符串算法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持!
原文链接:https://zhangslob.github.io/2018/11/13/Python实现常见的回文字符串算法/