給定一個字元串,求它最長的迴文子串長度,例如輸入字元串'35534321',它的最長迴文子串是'3553',所以返回4。 最容易想到的辦法是枚舉出所有的子串,然後一一判斷是否為迴文串,返回最長的迴文子串長度。不用我說,枚舉實現的耗時是我們無法忍受的。那麼有沒有高效查找迴文子串的方法呢?答案當然是肯定 ...
給定一個字元串,求它最長的迴文子串長度,例如輸入字元串'35534321',它的最長迴文子串是'3553',所以返回4。
最容易想到的辦法是枚舉出所有的子串,然後一一判斷是否為迴文串,返回最長的迴文子串長度。不用我說,枚舉實現的耗時是我們無法忍受的。那麼有沒有高效查找迴文子串的方法呢?答案當然是肯定的,那就是中心擴展法,選擇一個元素作為中心,然後向外發散的尋找以該元素為圓心的最大迴文子串。但是又出現了新的問題,迴文子串的長度即可能是基數,也可能好是偶數,對於長度為偶數的迴文子串來說是不存在中心元素的。那是否有一種辦法能將奇偶長度的子串歸為一類,統一使用中心擴展法呢?它就是manacher演算法,在原字元串中插入特殊字元,例如插入#後原字元串變成'#3#5#5#3#4#3#2#1#'。現在我們對新字元串使用中心擴展發即可,中心擴展法得到的半徑就是子串的長度。
現在實現思路已經明確了,先轉化字元串'35534321' ----> '#3#5#5#3#4#3#2#1#',然後求出以每個元素為中心的最長迴文子串的長度。以下給出python實現:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def max_substr(string): s_list = [s for s in string] string = '#' + '#'.join(s_list) + '#' max_length = 0 length = len(string) for index in range(0, length): r_length = get_length(string, index) if max_length < r_length: max_length = r_length return max_length def get_length(string, index): # 迴圈求出index為中心的最長迴文字串 length = 0 r_ = len(string) for i in range(1,index+1): if index+i < r_ and string[index-i] == string[index+i]: length += 1 else: break return length if __name__ == "__main__": result = max_substr("35534321") print result
功能已經實現了,經過測試也沒有bug,但是我們靜下心來想一想,目前的解法是否還有優化空間呢?根據目前的解法,我們求出了‘35534321‘中每個元素中心的最大迴文子串。當遍歷到'4'時,我們已經知道目前最長的迴文子串的長度max_length是4,這是我們求出了以4為中心的最長迴文子串長度是3,它比max_length要小,所以我們不更新max_length。換句話說,我們計算以4為中心的最長迴文字串長度是做了無用功。這就是我們要優化的地方,既然某個元素的最長的迴文子串長度並沒有超過max_length,我們就沒有必要計算它的最長迴文子串,在遍歷一個新的元素時,我們要優先判斷以它為中心的迴文子串的長度是否能超越max_length,如果不能超過,就繼續遍歷下一個元素。以下是優化後的實現:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def max_substr(string): s_list = [s for s in string] string = '#' + '#'.join(s_list) + '#' max_length = 0 length = len(string) for index in range(0, length): r_length = get_length2(string, index, max_length) if max_length < r_length: max_length = r_length return max_length def get_length2(string, index, max_length): # 基於已知的最長字串求最長字串 # 1.中心+最大半徑超出字元串範圍, return r_ = len(string) if index + max_length > r_: return max_length # 2.無法超越最大半徑, return l_string = string[index - max_length + 1 : index + 1] r_string = string[index : index + max_length] if l_string != r_string[::-1]: return max_length # 3.計算新的最大半徑 result = max_length for i in range(max_length, r_): if index-i >= 0 and index+i < r_ and string[index-i] == string[index+i]: result += 1 else: break return result - 1
if __name__ == "__main__": result = max_substr("35534321") print result
那麼速度到底提升了多少呢,以字元串1000個‘1’為例,優化前的演算法執行時間為0.239018201828,優化後為0.0180191993713,速度提升了10倍左右
/usr/bin/python /Users/hakuippei/PycharmProjects/untitled/the_method_of_programming.py
0.239018201828
0.0180191993713