当前位置: 首页 > news >正文

manacher算法详解

例题

  • 求一个字符串的最长回文子串的长度

O(N2)O(N^2)O(N2)的解法很容易想,就是从每个字符位置向左右同时拓展,然后检查当前是不是回文,更新长度,可以简单写一下代码

int solve(string &ss){int ans = 0;int n = ss.length();string s;s.resize(2 * n + 1);int l = 0;s[l++] = '$';s[l++] = '#';for(int i=0;i<n;i++){s[l++] = ss[i];s[l++] = '#';}for(int i=0;i<l;i++){int p = 0;while(i - p >= 0 && i + p < l && s[i + p] == s[i - p]){p += 1;}ans = max(ans, p - 1);}return ans;
}
  • 这里注意一个小技巧,一个字符串有两种情况,分别是长度为奇数和长度为偶数,如何将这两种情况归一化呢?考虑在字符串前面加一个$,在每两个字符之间放一个#,不一定非得是$和#,只要不会在字符串中出现即可,容易计算得到这样做得到的字符串长度一定是奇数
  • 考虑优化,容易想到如果计算已经得到了前面的回文半径(以某个字符为中心的回文串长度的一半),那么对称的两个点中尚未计算的那个点的回文半径的最小值也就是已经计算得到的那个点的回文半径
    在这里插入图片描述
  • 观察上面的字符串,第一个红色的b的回文半径容易求出是2,后面的c的回文半径容易求出是6,那么我们如何根据它求出后面的红色的b的回文半径呢?显然因为c的回文半径范围覆盖了第一个红色的b,所以第二个红色的b的回文半径的最小值是第一个红色的b的回文半径(这里同时因为c的回文半径也覆盖了第二个红色的b的回文半径区域,因为如果第二个红色的b之后没有足够的字符也是到不了第一个红色的b的回文半径的),这样我们就得到了第二个b的回文半径的最小值,然后暴力拓展,就为之后的字符串也做好了铺垫,可以证明总的时间复杂度是O(n)O(n)O(n)
  • 上面是我对manacher算法的个人理解,接下来从代码的角度来说一下,首先需要两个变量rc,因为有一个问题,怎么判断某个字符是不是在某个回文区间之内,我们可以从左边递推找到一个右端点最远的回文区域,这样记录一下中心端点c和右端点r,在从左到右计算的过程中更新最大的r,这样就找到了回文半径和回文中心
  • 然后使用一个数组P[i]记录以i为中心的回文半径,具体代码如下
int manacher(string &ss){int n = ss.length();string s;s.resize(2 * n + 1);int l = 0;s[l++] = '$';s[l++] = '#';for(int i=0;i<n;i++){s[l++] = ss[i];s[l++] = '#';}vector<int> P(l);int r, c;r = c = 0;int ans = 0;for(int i=0;i<l;i++){int &p = P[i];// 用r - i约束的原因上面已经说过p = (i + p < r ? min(r - i, P[2 * c - i]) : 1);// 2 * c - i是对称位置的字符while(s[i + p] == s[i - p]) p += 1;if(i + p > r){r = i + p;c = i;}ans = max(ans, p - 1);}return ans;
}

例题

https://www.luogu.com.cn/problem/P4287
在一个字符串里面找前后两个长度相等的子串都是回文串的字符串的最大长度

  • 考虑manacher,如果计算出了一个回文串,因为它的前面已经计算好了,比如现在回文半径右端点最远在rrr,那么从iiirrr这一段是回文串的一半我们是知道的,现在考虑它前面一段,怎么考虑呢?根据对称性,设j≥rj\geq rjr,对称到左边就是i−j−i2i-\frac{j-i}{2}i2ji同时还需要满足(j−i)%4=0(j-i)\%4=0(ji)%4=0,这里的iii是右侧字符串的回文中心,jjj是左侧字符串关于ccc对称的回文中心
  • 因为要求这样的回文串长度必须是偶数,所以根据我们的回文串构造方法,每次枚举的iii必须是奇数
#include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0);int n;string ss;cin >> n >> ss;string s;s.resize(2 * n + 1);int l = 0;s[l++] = '$';s[l++] = '#';for(int i=0;i<n;i++){s[l++] = ss[i];s[l++] = '#';}vector<int> P(l);int r, c;r = c = 0;int ans = 0;for(int i=0;i<l;i++){int &p = P[i];p = (i + p < r ? min(P[2 * c - i], r - i) : 1);while(s[i + p] == s[i - p]) p += 1;if(i + p > r){if(i & 1){for(int j=max(r, i + 4);j<=i+p;j++){if((j - i) % 4 == 0 && P[i - (j - i) / 2] >= (j - i) / 2){ans = max(ans, j - i);}}}r = i + p;c = i;}}cout << ans << '\n';return 0;
}

相关文章:

manacher算法详解

例题 求一个字符串的最长回文子串的长度 O(N2)O(N^2)O(N2)的解法很容易想&#xff0c;就是从每个字符位置向左右同时拓展&#xff0c;然后检查当前是不是回文&#xff0c;更新长度&#xff0c;可以简单写一下代码 int solve(string &ss){int ans 0;int n ss.length();s…...

要做一个关于DDD的内部技术分享,记录下用到的资源,学习笔记(未完)

最后更新于2023年3月10日 14:28:08 问题建模》软件分层》具体结构&#xff0c;是层层递进的关系。有了问题建模&#xff0c;才能进行具体的软件分层的讨论&#xff0c;再有了分层&#xff0c;才能讨论在domain里面应该怎么实现具体结构。 1、问题建模&#xff1a;Domain、Mod…...

KDZD互感器二次负载测试仪

一、概述 电能计量综合误差过大是电能计量中普遍存在的一个关键问题。电压互感器二次回路压降引起的计量误差往往是影响电能计量综合误差的因素。所谓电压互感器二次压降引起的误差&#xff0c;就是指电压互感器二次端子和负载端子之间电压的幅值差相对于二次实际电压的百分数…...

在空投之后,Blur能否颠覆OpenSea的主导地位?

Mar. 2023, Daniel数据源&#xff1a; NFT Aggregators Overview & Aggregator Statistics Overview & Blur Airdrop一年前&#xff0c;通过聚合器进行的NFT交易量开始像滚雪球一样增长&#xff0c;有时甚至超过了直接通过市场平台的交易量。虽然聚合器的使用量从10月到…...

2023年新三板产品及服务研究报告

第一章 概述 全国中小企业股份转让系统&#xff08;英语&#xff1a;National Equities Exchange and Quotations&#xff0c;缩写NEEQ&#xff09;&#xff0c;简称股转系统&#xff0c;是第三家全国性证券交易场所&#xff0c;因挂牌企业均为高科技企业而不同于原转让系统内…...

张力控制之开环模式

张力控制的相关知识也可以参看专栏的其它文章,链接如下: 张力闭环控制之传感器篇(精密调节气阀应用)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客跳舞轮对应张力调节范围,我们可以通过改变气缸的气压方式间接改变,张力跳舞轮在收放卷闭环控制上的详细应用,可以参看下面的文章链接,这里我…...

python的django框架从入门到熟练【保姆式教学】第二篇

在上一篇博客中&#xff0c;我们介绍了Django的基础知识&#xff0c;并创建了一个简单的Web应用程序。在本篇教程中&#xff0c;我们将深入探讨Django的模型层&#xff08;Model&#xff09;&#xff0c;它是Django应用程序的核心组件之一。 模型层 Django的模型层是一个对象…...

解决win10的过度保护导致文件下载不了程序不能打开运行

win7看来大概是要离我们远去了&#xff0c;虽然我们还能看见她的背影&#xff0c;但大势所趋&#xff0c;我们也只能慢慢的接受win10进入到我们的日常生活。但win10很多时候过度的保护却给我们带来了不便。这里列举两个最常见的问题&#xff0c;当然我这里也给出了解决方案。 文…...

扬帆优配|业务量大突破,这个行业发展明显向好

近期上市的新股&#xff0c;大都在招股阐明书里公布了本年第一季度成绩预告。 我国快递事务量本年已达200亿件 国家邮政局监测数据显现&#xff0c;到3月8日&#xff0c;本年我国快递事务量已到达200.9亿件&#xff0c;比2019年到达200亿件提前了72天&#xff0c;比2022年提前…...

DJ1-4 计算机网络和因特网

目录 一、协议层及其服务模型 ISO/OSI 七层参考模型 TCP/IP 参考模型 1. 网际协议栈&#xff08;protocol stack&#xff09; 2. 分层&#xff1a;逻辑通信 3. 协议分层与数据 二、攻击威胁下的网络 1. 植入恶意软件 2. 攻击服务器和网络基础设施 3. 嗅探分组 4. 伪…...

Nginx根据$host及请求的URI规则重定向rewrite

项目背景&#xff1a; 将域名请求从默认的80端口转发到443 ssl。本项目特殊之处是一个端口监听多个域名&#xff0c;某些域名还有跳转到特定的地址。 普通情况&#xff1a; server { listen 80; #默认的80端口&#xff0c;非…...

人工智能实验一:使用搜索算法实现罗马尼亚问题的求解

1.任务描述 本关任务&#xff1a; 了解有信息搜索策略的算法思想&#xff1b;能够运用计算机语言实现搜索算法&#xff1b;应用A*搜索算法解决罗马尼亚问题&#xff1b; 2.相关知识 A*搜索 算法介绍 A*算法常用于 二维地图路径规划&#xff0c;算法所采用的启发式搜索可以…...

Spring Security基础入门

基础概念 什么是认证 认证&#xff1a;用户认证就是判断一个用户的身份身份合法的过程&#xff0c;用户去访问系统资源的时候系统要求验证用户的身份信息&#xff0c;身份合法方可继续访问&#xff0c;不合法则拒绝访问。常见的用户身份认证方式有&#xff1a;用户密码登录&am…...

dnsresolver-limit

文件OperationLimiter.h功能DnsResolver是andnroid中提供DNS能力的小型DNS解析器&#xff0c;limit是其中的一个小模块&#xff0c;支持全局、基于key&#xff08;UID&#xff09;的DNS请求限制。DnsResolver是多线程模型&#xff0c;单个DNS请求最多启动3个线程(传统DNS)。在网…...

使用 YoctoProject集成Qt6

By Toradex胡珊逢在嵌入式领域中Qt 作为普遍选择的 UI 方案目前已经发布 Qt6 版本。本文将介绍如何为 Toradex 的计算机模块使用 Yocto Project 将 Qt6 集成到镜像里。首先根据这里的说明&#xff0c;准备好Yocto Project 的编译环境。这里我们选择 Toradex 最新的 Linux BSP V…...

「媒体邀约」如何选择适合的媒体公关,媒体服务供应商

传媒如春雨&#xff0c;润物细无声&#xff0c;大家好&#xff0c;我是51媒体网胡老师。 每天胡老师也会接到大量关于媒体方面的询问&#xff0c;胡老师也都一一的很耐心的进行了解答&#xff0c;也都很详细的做了媒体规划和媒体传播方案&#xff0c;但有的朋友还是很犹豫&…...

html2canvas和jspdf导出pdf,每个页面模块占一页,在pdf中垂直居中显示

需求&#xff1a;html页面转换pdf&#xff0c;页面有多个模块&#xff0c;页面中有文本、echarts、表格等模块&#xff0c;一个模块占一页&#xff0c;因为模块高度不够&#xff0c;所以需要垂直居中 通过html2canvas和jspdf实现&#xff0c;html2canvas用于将页面元素生成canv…...

数学小课堂:集合论的公理化过程(用构建公理化体系的思路来构建自然数)

文章目录 引言I 数的理论1.1 构建自然数1.2 定义整数/有理数/实数/虚数/复数II 自然数和集合的关系1.3 集合1.2 构建自然数III 线性规划问题(线性代数+最优化)3.1 题目3.2 答案引言 数学是一个公理化的体系,是数学对其它知识体系有启发的地方。 数学的思维方式: 不轻易相信…...

3.10多线程

一.常见锁策略1.悲观锁 vs乐观锁体现在处理锁冲突的态度①悲观锁:预期锁冲突的概率高所以做的工作更多,付出的成本更多,更低效②乐观锁:预期锁冲突的概率低所以做的工作少,付出的成本更低,更搞笑2.读写锁 vs 普通的互斥锁①普通的互斥锁,只有两个操作 加锁和解锁只有两个线程针…...

缓存双写一致性之更新策略探讨

问题由来 数据redis和MySQL都要有一份&#xff0c;如何保证两边的一致性。 如果redis中有数据&#xff1a;需要和数据库中的值相同如果redis中没有数据&#xff1a;数据库中的值是最新值&#xff0c;且准备会写redis 缓存操作分类 自读缓存读写缓存&#xff1a; &#xff0…...

scala高级函数快速掌握

scala高级函数一.函数至简原则二.匿名的简化原则三.高阶函数四.柯里化和闭包五.递归六.抽象控制七.惰性加载&#x1f525;函数对于scala&#xff08;函数式编程语言&#xff09;来说非常重要&#xff0c;大家一定要学明白&#xff0c;加油&#xff01;&#xff01;&#xff01;…...

手写模拟SpringMvc源码

MVC框架MVC是一种设计模式&#xff08;设计模式就是日常开发中编写代码的一种好的方法和经验的总结&#xff09;。模型&#xff08;model&#xff09;-视图&#xff08;view&#xff09;-控制器&#xff08;controller&#xff09;&#xff0c;三层架构的设计模式。用于实现前端…...

五分钟了解JumpServer V2.* 与 v3 的区别

一、升级注意项 1、梳理数据。JumpServer V3 去除了系统用户功能&#xff0c;将资产与资产直接绑定。当一个资产名下有多个同名账号&#xff0c;例如两个root用户时&#xff0c;升级后会自动合并最后一个root&#xff0c;不会同步其他root用户。升级前需保证每一个资产只拥有一…...

用友开发者中心应用构建实践指引!

基于 iuap 技术底座&#xff0c;用友开发者中心致力于为企业和开发者提供一站式技术服务&#xff0c;让人人都能轻松构建企业级应用。 本文以人力资源领域常用的应聘人员信息登记与分析功能为例&#xff0c;详细介绍如何在用友开发者中心使用 YonBuilder 进行应用构建。 功能…...

snap使用interface:content的基础例子

snap做包还在学习阶段&#xff0c;官网文档可查看&#xff1a;The content interface | Snapcraft documentation该例子由publiser和consumer两部分组成&#xff0c;一个提供一个只读的数据区&#xff0c;一个来进行读取其中的信息&#xff0c;这样就完成了content的交互。publ…...

蓝桥杯刷题第七天

第一题&#xff1a;三角回文数问题描述对于正整数 n, 如果存在正整数 k 使得2n123⋯k2k(k1), 则 n 称为三角数。例如, 66066 是一个三角数, 因为 66066123⋯363。如果一个整数从左到右读出所有数位上的数字, 与从右到左读出所有数位 上的数字是一样的, 则称这个数为回文数。例如…...

FinOps首次超越安全成为企业头等大事|云计算趋势报告

随着云计算在过去十年中的广泛应用&#xff0c;云计算用户所面临的一个持续不变的趋势是&#xff1a;安全一直是用户面临的首要挑战。然而&#xff0c;这种情况正在发生转变。 知名IT软件企业 Flexera 对云计算决策者进行年度调研已经持续12年&#xff0c;而今年安全问题首次…...

【深度强化学习】(3) Policy Gradients 模型解析,附Pytorch完整代码

大家好&#xff0c;今天和各位分享一下基于策略的深度强化学习方法&#xff0c;策略梯度法是对策略进行建模&#xff0c;然后通过梯度上升更新策略网络的参数。我们使用了 OpenAI 的 gym 库&#xff0c;基于策略梯度法完成了一个小游戏。完整代码可以从我的 GitHub 中获得&…...

Windows基于Nginx搭建RTMP流媒体服务器(附带所有组件下载地址及验证方法)

RTMP服务时常用于直播时提供拉流推流传输数据的一种服务。前段时间由于朋友想搭建一套直播时提供稳定数据传输的服务器&#xff0c;所以就研究了一下如何搭建及使用。 1、下载nginx 首先我们要知道一般nginx不能直接配置rtmp服务&#xff0c;在Windows系统上需要特殊nginx版本…...

交流电机驱动器中的隔离电压感应

汽车和工业终端设备&#xff0c;如电机驱动器、串式逆变器和机载充电器&#xff0c;在高电压下运行&#xff0c;不能安全地与人直接互动。隔离电压测量通过保护人类免受高压电路执行一个功能的影响&#xff0c;有助于优化操作和确保使用的安全性。 设计用于高性能&#xff0c;隔…...

爬取知乎问题答案

参考博客&#xff1a;基于Python知乎回答爬虫 jieba关键字统计可视化_知乎爬虫搜索关键词_菠萝柚王子的博客-CSDN博客 1、安装依赖包 import numpy import requests import certifi from PIL import Image from lxml import etree import jieba from wordcloud import WordClo…...

通用智能理论

将智能定义为解决矛盾的能力&#xff0c;用解决矛盾的概率提升来评估智能程度&#xff0c;以此为基础推导智能原理&#xff0c;建立一种新的通用智能理论。 1 前言 通用人工智能&#xff08;Artificial General Intelligence&#xff09;是人类长久以来的梦想。经历了一次次挫败…...

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的MixMIM网络教程

文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程前言 项目地址&#xff1a;https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones 操作教程&#xff1a;https://www.bilibili.co…...

《百万在线 大型游戏服务端开发》前两章概念笔记

第1章 从角色走路说起 游戏网络通信的流程则是服务端先开启监听&#xff0c;等待客户端的连接&#xff0c;然后交互操作&#xff0c;最后断开。 套接字 每个Socket都包含网络连接中一端的信息。每个客户端需要一个Socket结构&#xff0c;服务端则需要N1个Socket结构&#xff…...

3BHE029110R0111 ABB

3BHE029110R0111 ABB变频器控制方式低压通用变频输出电压为380&#xff5e;650V&#xff0c;输出功率为0.75&#xff5e;400kW&#xff0c;工作频率为0&#xff5e;400Hz&#xff0c;它的主电路都采用交—直—交电路。其控制方式经历了以下四代。1U/fC的正弦脉宽调制&#xff0…...

实现防重复操作(JS与CSS)

实现防重复操作&#xff08;JS与CSS&#xff09; 一、前言 日常开发中我们经常会对按钮进行一个防重复点击的校验&#xff0c;这个通常使用节流函数来实现。在规定时间内只允许提交一次&#xff0c;可以有效的避免事件过于频繁的执行和重复提交操作&#xff0c;以及为服务器考…...

怎么合并或注销重复LinkedIn领英帐号?

您可能会发现您拥有多个领英帐户。如果您收到消息&#xff0c;提示您尝试使用的邮箱与另一个帐户已绑定&#xff0c;就表明您可能存在重复的领英帐户。如果您使用许多不同的邮箱地址&#xff0c;也可能会收到这样的提示。 领英精灵温馨提示: 目前&#xff0c;仅支持在 PC 端合并…...

Redis高频面试题汇总(中)

目录 1.什么是redis事务&#xff1f; 2.如何使用 Redis 事务&#xff1f; 3.Redis 事务为什么不支持原子性 4.Redis 事务支持持久性吗 5.Redis事务基于lua脚本的实现 6.Redis集群的主从复制模型是怎样的&#xff1f; 7.Redis集群中&#xff0c;主从复制的数据同步的步骤 …...

【Flutter从入门到入坑之三】Flutter 是如何工作的

【Flutter从入门到入坑之一】Flutter 介绍及安装使用 【Flutter从入门到入坑之二】Dart语言基础概述 【Flutter从入门到入坑之三】Flutter 是如何工作的 本文章主要以界面渲染过程为例&#xff0c;介绍一下 Flutter 是如何工作的。 页面中的各界面元素&#xff08;Widget&…...

Web Components学习(2)-语法

一、Web Components 对 Vue 的影响 尤雨溪在创建 Vue 的时候大量参考了 Web Components 的语法&#xff0c;下面写个简单示例。 首先写个 Vue 组件 my-span.vue&#xff1a; <!-- my-span.vue --> <template><span>my-span</span> </template>…...

Lesson 9.2 随机森林回归器的参数

文章目录一、弱分类器的结构1. 分枝标准与特征重要性2. 调节树结构来控制过拟合二、弱分类器的数量三、弱分类器训练的数据1. 样本的随机抽样2. 特征的随机抽样3. 随机抽样的模式四、弱分类器的其他参数在开始学习之前&#xff0c;先导入我们需要的库。 import numpy as np im…...

Kubernetes Secret简介

Secret概述 前面文章中学习ConfigMap的时候&#xff0c;我们说ConfigMap这个资源对象是Kubernetes当中非常重要的一个对象&#xff0c;一般情况下ConfigMap是用来存储一些非安全的配置信息&#xff0c;如果涉及到一些安全相关的数据的话用ConfigMap就非常不妥了&#xff0c;因…...

Redis 哨兵(Sentinel)

文章目录1.概述2. 没有哨兵下主从效果3.搭建多哨兵3.1 新建目录3.2 复制redis3.3 复制配置文件3.4 修改配置文件3.5 启动主从3.6 启动三个哨兵3.7 查看日志3.8 测试宕机1.概述 在redis主从默认是只有主具备写的能力&#xff0c;而从只能读。如果主宕机&#xff0c;整个节点不具…...

精读笔记 - How to backdoor Federated Learning

文章目录 精读笔记 - How to backdoor Federated Learning1. 基本信息2. 系统概要3. 攻击模型3.1 问题形式化定义3.1.1 前提假设3.1.2 攻击目标3.2 创新点3.2.1 Semantic Backdoor3.2.2 攻击方法4. 实验验证4.1 图像分类4.2 实验操作4.2.1 超参数设置4.2.2 衡量标准4.3 结果分析…...

即时通讯系列-N-客户端如何在推拉结合的模式下保证消息的可靠性展示

结论先行 原则&#xff1a; server拉取的消息一定是连续的原则&#xff1a; 端侧记录的消息的连续段有两个作用&#xff1a; 1. 记录消息的连续性&#xff0c; 即起始中间没有断层&#xff0c; 2. 消息连续&#xff0c; 同时意味着消息是最新的&#xff0c;消息不是过期的。同…...

关于js数据类型的理解

目录标题一、js数据类型分为 基本数据类型和引用数据类型二、区别&#xff1a;传值和传址三、深浅拷贝传值四、数据类型的判断一、js数据类型分为 基本数据类型和引用数据类型 1、基本数据类型 Number、String、Boolean、Null、undefined、BigInt、Symbol 2、引用数据类型 像对…...

大一上计算机期末考试考点

RGB颜色模型也称为相加混色模型 采样频率大于或等于原始声音信号最高频率的两倍即可还原出原始信号. 声音数字化过程中&#xff0c;采样是把时间上连续的模拟信号在时间轴上离散化的过程。 量化的主要工作就是将幅度上连续取值的每一个样本转换为离散值表示。 图像数字化过…...

微搭问搭001-如何清空表单的数据

韩老师&#xff0c;我点关闭按钮后&#xff0c;弹窗从新打开&#xff0c;里面的数据还在&#xff0c;这个可以从新打开清除不&#xff1f; 点关闭的时候清掉 就是清楚不掉也&#xff1f;咋清掉 清掉表单内容有属性可以做到&#xff1f; $page.widgets.id**.value “” 就可以实…...

Windows7,10使用:Vagrant+VirtualBox 安装 centos7

一、Vagrant&#xff0c;VirtualBox 是什么二、版本说明1、win7下建议安装版本2、win10下建议安装版本三、Windows7下安装1、安装Vagrant2、安装VirtualBox3、打开VirtualBox&#xff0c;配置虚拟机默认安装地址四、windows7下载.box文件&#xff0c;安装centos 71、下载一个.b…...

基于JavaEE开发博客系统项目开发与设计(附源码)

文章目录1.项目介绍2.项目模块3.项目效果1.项目介绍 这是一个基于JavaEE开发的一个博客系统。实现了博客的基本功能&#xff0c;前台页面可以进行文章浏览&#xff0c;关键词搜索&#xff0c;登录注册&#xff1b;登陆后支持对文章进行感谢、评论&#xff1b;然后还可以对评论…...