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Python實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的回文字符串算法

 更新時(shí)間:2018年11月14日 13:59:07   作者:小歪的博客  
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的回文字符串算法,本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

回文

利用python 自帶的翻轉(zhuǎn) 函數(shù) reversed()

def is_plalindrome(string):  return string == ''.join(list(reversed(string)))`

自己實(shí)現(xiàn)

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

最長(zhǎng)的回文子串

暴力破解

暴力破解,枚舉所有的子串,對(duì)每個(gè)子串判斷是否為回文, 時(shí)間復(fù)雜度為 O(n^3)

動(dòng)態(tài)規(guī)劃

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
    # 當(dāng) k = 2時(shí)要用到
    dp[i][i - 1] = True
  resLeft = 0
  resRight = 0
  # 枚舉子串的長(zhǎng)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
        # 保存最長(zhǎng)的回文起點(diǎn)和終點(diǎn)
        if resRight - resLeft + 1 < k:
          resLeft = i
          resRight = j
  return ''.join(s[resLeft:resRight+1])

時(shí)間復(fù)雜度為 O(n^2), 空間復(fù)雜度為 O(n^2)

Manacher 算法

Manacher 算法首先對(duì)字符串做一個(gè)預(yù)處理,使得所有的串都是奇數(shù)長(zhǎng)度, 插入的是同樣的符號(hào)且符號(hào)不存在與原串中,串的回文性不受影響

aba => #a#b#a#abab => #a#b#a#b#`

我們把回文串中最右位置與其對(duì)稱軸的距離稱為回文半徑,Manacher 算法定義了一個(gè)回文半徑數(shù)組 RL,RL[i]表示以第 i 個(gè)字符為對(duì)稱軸的回文半徑,對(duì)于上面得到的插入分隔符的串來(lái)說(shuō),我們可以得到 RL數(shù)組

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

我們還求了 RL[i] - 1: 我們發(fā)現(xiàn) RL[i] -1 正好是初始字符串中以位置i 為對(duì)稱軸的最長(zhǎng)回文長(zhǎng)度

所以下面就是重點(diǎn)如何求得 RL 數(shù)組了, 可以參考這篇 文章 (講得比較清晰)

下面是算法實(shí)現(xiàn)

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('#', '')

空間復(fù)雜度:借助了一個(gè)輔助數(shù)組,空間復(fù)雜度為 O(n)

時(shí)間復(fù)雜度:盡管內(nèi)層存在循環(huán),但是內(nèi)層循環(huán)只對(duì)尚未匹配的部分進(jìn)行,對(duì)于每一個(gè)字符來(lái)說(shuō),只會(huì)進(jìn)行一次,所以時(shí)間復(fù)雜度是 O(n)

最長(zhǎng)回文前綴

所謂前綴,就是以第一個(gè)字符開(kāi)始

下面的最長(zhǎng)回文前綴

abbabbc => abbc
abababb => ababa
sogou => s

將原串逆轉(zhuǎn),那么問(wèn)題就轉(zhuǎn)變?yōu)榍笤那熬Y和逆串后綴 相等且長(zhǎng)度最大的值 , 這個(gè)問(wèn)題其實(shí)就是 KMP 算法 中的 next 數(shù)組的求解了

具體求解: 將原串逆轉(zhuǎn)并拼接到原串中, 以'#' 分隔原串和逆轉(zhuǎn)避免內(nèi)部字符串干擾。

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

這道題其實(shí)跟上面基本是一樣的,

實(shí)例:

aacecaaa -> aaacecaaa # 添加 a
abcd -> dcbabcd # 添加 dcb

我們先求字符串的最長(zhǎng)回文前綴, 然后剩余的字符串逆轉(zhuǎn)并拼接到字符串的頭部即是問(wèn)題所求

def solution(s):
  length = longest_palindrome_prefix(s)
  return s[length:][::-1] + s

最長(zhǎng)回文子序列

動(dòng)態(tài)規(guī)劃法

  • dp[i][j] 表示子序列 s[i..j] 中存在的最長(zhǎng)回文子序列長(zhǎng)度
  • 初始化dp[i][i] = 1
  • 當(dāng) s[i] == s[j] 為 true 時(shí),dp[i][j] = dp[i+1][j - 1] + 2
  • 當(dāng) s[i] == s[j] 為 false 時(shí),dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j - 1])
# 求得最長(zhǎng)回文子序列的長(zhǎng)度
def solution(s):
  l = len(s)
  dp = [[0] * l for i in range(l)]
  for i in range(l):
    dp[i][i] = 1
  # 枚舉子串的長(zhǎng)度
  for k in range(2, l+1):
    # 枚舉子串的起始位置
    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]

時(shí)間復(fù)雜度為 O(n^2), 空間復(fù)雜度為 O(n^2)

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的Python實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的回文字符串算法,希望對(duì)大家有所幫助,如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言,小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持!

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