(转载自)http://blog.csdn.net/hopeztm/article/details/7932245

这里描述了一个叫Manacher’s Algorithm的算法。

算法首先将输入字符串S, 转换成一个特殊字符串T,转换的原则就是将S的开头结尾以及每两个相邻的字符之间加入一个特殊的字符,例如#

例如: S = “abaaba”, T = “#a#b#a#a#b#a#”.

为了找到最长的回文字串,例如我们当前考虑以Ti为回文串中间的元素,如果要找到最长回文字串,我们要从当前的Ti扩展使得 Ti-d … Ti+d 组成最长回文字串. 这里 d 其实和 以Ti为中心的回文串长度是一样的. 进一步解释就是说,因为我们这里插入了 # 符号,对于一个长度为偶数的回文串,他应该是以#做为中心的,然后向两边扩,对于长度是奇数的回文串,它应该是以一个普通字符作为中心的。通过使用#,我们将无论是奇数还是偶数的回文串,都变成了一个以Ti为中心,d为半径两个方向扩展的问题。并且d就是回文串的长度。

例如 #a#b#a#, P = 0103010, 对于b而言P的值是3,是最左边的#,也是延伸的最左边。这个值和当前的回文串是一致的。

如果我们求出所有的P值,那么显然我们要的回文串,就是以最大P值为中心的回文串。

T = # a # b # a # a # b # a #
P = 0 1 0 3 0 1 6 1 0 3 0 1 0

例如上面的例子,最长回文是 “abaaba”, P6 = 6.

根据观察发现,如果我们在一个位置例如 abaaba的中间位置,用一个竖线分开,两侧的P值是对称的。当然这个性质不是在任何时候都会成立,接下来就是分析如何利用这个性质,使得我们可以少算很多P的值。

下面的例子 S = “babcbabcbaccba” 存在更多的折叠回文字串。

C表示当前的回文中心,L和R处的线表示以C为中心可以到达的最左和最右位置,如果知道这些,我们如何可以更好的计算C后面的P[i]. 
假设我们当前计算的是 i = 13, 根据对称性,我们知道对称的那个下标 i' = 9. 

根据C对称的原则,我们很容易得到如下数据 P[ 12 ] = P[ 10 ] = 0, P[ 13 ] = P[ 9 ] = 1, P[ 14 ] = P[ 8 ] = 0).

Now we are at index i = 15, and its mirrored index around C is i’ = 7. Is P[ 15 ] = P[ 7 ] = 7?

当时当i = 15的时候,却只能得到回文 “a#b#c#b#a”, 长度是5, 而对称 i ' = 7 的长度是7.


如上图所示,如果以 i, i' 为中心,画出对称的区域如图,其中以i‘ = 7 对称的区域是 实心绿色 + 虚绿色 和 左侧,虚绿色表示当前的对称长度已经超过之前的对称中心C。而之前的P对称性质成立的原因是 i 右侧剩余的长度 R - i 正好比 以 i‘ 为中心的回文小。 
这个性质可以这样归纳,对于 i 而言,因为根据C对称的最右是R,所以i的右侧有 R - i 个元素是保证是 i' 左侧是对称的。 而对于 i' 而言他的P值,也就是回文串的长度,可能会比 R-i 要大。 如果大于 R - i, 对于i而言,我们只能暂时的先填写 P[i] = R - i, 然后依据回文的属性来扩充P[i] 的值; 如果P[i '] 小于R-i,那么说明在对称区间C内,i的回文串长度和i' 是一样长的。例如我们的例子中 i = 15, 因为R = 20,所以i右侧 在对称区间剩余的是 R - 15 = 5, 而 i’ = 7 的长度是7. 说明 i' 的回文长度已经超出对称区间。我们只能使得P[i] 赋值为5, 然后尝试扩充P[i]. 
if P[ i' ] ≤ R – i,
then P[ i ] ← P[ i' ]
else P[ i ] ≥R – i. (这里下一步操作是扩充 P[ i ].

扩充P[i] 之后,我们还要做一件事情是更新 R 和 C, 如果当前对称中心的最右延伸大于R,我们就更新C和R。在迭代的过程中,我们试探i的时候,如果P[i'] <= R - i, 那么只要做一件事情。 如果不成立我们对当前P[i] 做扩展,因为最大长度是n,扩展最多就做n次,所以最多做2*n。 所以最后算法复杂度是 O(n)

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