关于manacher算法,似乎在学完KMP之后,比较容易上手,虽然有些原理方面,我没有理解的太深。

Manacher就是解决回文串的问题,求一个字符串中的最长回文子串。

Manacher算法首先对字符串进行处理:在所有字符之间插入‘#’,这样的好处是,无论最长回文子串是奇数个或者是偶数个,都可以进行处理。

处理过程是这样的

假设原串是这样的

1 2 3 4 5

a b b a d

处理完成一个新数组

0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12

? #  a #  b  #  b  #  a  #  d    #   0

1  2  1  2  5  2  1  2  1   2    1

首尾设置完全不相干的字符,是为了检测回文时,不会被算进去。

最下一列叫做P[i] ,用来记录当前位的回文个数,如果前后都不回文,默认p[i]=1,(可以当成自身回文)。

算法核心部分有三部分

还是直接用代码来讲吧:

HD#include <iostream>

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define maxn 1100050
char str[maxn];
char a[maxn<<];
int p[maxn<<];
int min(int x,int y)
{
if (x<y) return x;
return y;
}
int main()
{while (scanf("%s",&str[]))
{ if (str[]=='E') break;
int i,j;
a[]='?',a[]='#';
for (i=; str[i]; i++)//处理成新的字符串。
{
a[(i<<)]=str[i];
a[(i<<)+]='#';
}
int n=(i<<);
a[n]=;
int maxid=,maxl=,id=;
for (i=; i<n; i++)//代码的核心部分。
{
if (maxid>i)//如果之前记录的最大回文覆盖超过了当前点坐标,进行比较(这一步其实我也不是很理解,只知道可以节省搜索,优化时间)
p[i]=min(p[*id-i],maxid-i); //进行覆盖度的比较,取较小的为p[i]
else
p[i]=; //否则直接定义为默认值1。
while (a[i+p[i]]==a[i-p[i]]) p[i]++; //前后搜索,若回文,则+1;
ifmaxid)//获取当前最大覆盖面,和覆盖点。
{
maxid=p[i]+i;
id=i;
}
if (p[i]>maxl) maxl=p[i]; //最大回文长度保存在p[i]中,取p[i]最大值即可。(此时最长回文串的中间点即为i点(不过是加了‘#’的新串))
}
printf("%d\n",maxl-);
}
return ;
}

Hdu_3068 Manacger算法的心得的更多相关文章

  1. 高频交易算法研发心得--RSI指标及应用

    高频交易算法研发心得--RSI指标及应用 前面文章中我们提到了MA均线(包括EMA,SMA).MACD以及SAR指标,这三类指标存在一个共同特点,即:从固定周期的价格作为判读的指导思想,并将价格进行平 ...

  2. 高频交易算法研发心得--WAVT指标(Warensoft交易量趋势指标)算法及应用

    高频交易算法研发心得--WAVT指标(Warensoft交易量趋势指标)算法及应用 注:WAVT指标由Warensoft(王宇)原创. 前面聊了一系列的常见应用指标,包括短线.长线的指标,并且也无耐的 ...

  3. 高频交易算法研发心得--MACD指标算法及应用

    凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定 ...

  4. AI大厂算法测试心得:人脸识别关键指标有哪些?

    仅仅在几年前,程序员要开发一款人脸识别应用,就必须精通算法的编写.但现在,随着成熟算法的对外开放,越来越多开发者只需专注于开发垂直行业的产品即可. 由调查机构发布的<中国AI产业地图研究> ...

  5. OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波

    http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 201 ...

  6. ACM失败之路

    校赛打完,已过四月,该是准备背起行囊,踏上考研之路了,自然,得先阔别一下ACM了,想起这几年ACM路,感慨颇多,不得不一诉心肠,与大家分享一下我的ACM历程,如果有人能从此文获取一些益处,那我就很欣慰 ...

  7. BM和KMP字符串匹配算法学习

    BM和KMP字符串匹配算法学习 分类: 研究与学习 字符串匹配BM(Boyer-Moore)算法学习心得 http://www.cnblogs.com/a180285/archive/2011/12/ ...

  8. 电梯V2.0

    电梯V2.0 GitHub仓库地址 Problem 一栋10层的大楼(楼层编号1-10),设3台无限载重的电梯,初始时电梯停在1层.其中:1号电梯只能停留在奇数层,2号电梯可以各层都停留,3号电梯只停 ...

  9. KMP算法心得

    今天又看了一遍KMP,感觉真的懂了...就来这儿发一下心得吧. KMP算法其实就是暴力的改进版.让我们看看暴力的匹配. Original string: ababababcbbababababc Pa ...

随机推荐

  1. springboot 中单机 redis 实现分布式锁

    在微服务中经常需要使用分布式锁,来执行一些任务.例如定期删除过期数据,在多个服务中只需要一个去执行即可. 以下说明非严格意义的分布式锁,因为 redis 实现严格意义的分布式锁还是比较复杂的,对于日常 ...

  2. flutter安装中的一些方法

    1.配置flutter环境变量 进入终端 vim ~/.bash_profile export ANDROID_HOME=~Library/Android/sdk export PATH=$PATH: ...

  3. ASP.NETCore -----导出Excel文件并下载

    本事例分为nopi(安装DotNetCore.NPOI)下载和EPPlus(EPPlus.Core.dll)下载,其中npoi下载演示的是根据执行的模板进行数据下载 npoi帮助类NpoiExcelU ...

  4. JuJu alpha

    JuJu alpha阶段总结博客 JuJu   设想与目标   我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 在cao ying researcher给的资料中定 ...

  5. DStream-04 Window函数的原理和源码

    DStream 中 window 函数有两种,一种是普通 WindowedDStream,另外一种是针对 window聚合 优化的 ReducedWindowedDStream. Demo objec ...

  6. Linux学习《第四章shell脚本练习一》随堂练习(重要)

  7. UVA - 1152 4 Values whose Sum is 0(中途相遇法)

    题意:从四个集合各选一个数,使和等于0,问有多少种选法. 分析:求出来所有ai + bi,在里面找所有等于ci + di的个数. #pragma comment(linker, "/STAC ...

  8. AFNetworking实现表单(multipart)形式上传图片

    最近遇到个问题,就是上传图片到服务器,后台说用表单形式... 由于没弄过这种上传,所以搜了大堆资料,但也没解决问题. 最后通过请教一位大神才得以解决这个简单的问题... 现在将此方法做个笔记... & ...

  9. XPath--快速获取XML数据的节点或属性

    转载自 XPath可以快速定位到Xml中的节点或者属性.XPath语法很简单,但是强大够用,它也是使用xslt的基础知识.示例Xml: <?xml version="1.0" ...

  10. SQL Server 语法大全

    SQL语句参考,包含Access.MySQL 以及 SQL Server 基础 创建数据库 CREATE DATABASE database-name 删除数据库 drop database dbna ...