1040 Longest Symmetric String

本文介绍了一种使用动态规划解决最长回文子串问题的方法,通过递推方程优化求解过程,实现高效查找任意字符串中最长的回文子串。

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1040 Longest Symmetric String
Given a string, you are supposed to output the length of the longest symmetric sub-string. For example, given Is PAT&TAP symmetric?, the longest symmetric sub-string is s PAT&TAP s, hence you must output 11.

Input Specification:
Each input file contains one test case which gives a non-empty string of length no more than 1000.

Output Specification:
For each test case, simply print the maximum length in a line.

Sample Input:
Is PAT&TAP symmetric?
Sample Output:
11

解题思路:
最长回文串,使用动态规划,参照算法笔记。
dp[i][j]表示str[i]到str[j]所表示的字串是否是回文字串。只有0和1
递推方程:
当str[i] == str[j] : dp[i][j] = dp[i+1][j-1]
当str[i] != str[j] : dp[i][j] =0
首先初始化dp[i][i] = 1, dp[i][i+1],把长度为1和2的都初始化好,然后从L = 3开始一直到 L <= len 根据动态规划的递归方程来判断。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm> 
using namespace std;
const int maxn=1010;
int dp[maxn][maxn]={0};
char str[maxn];
int main(){
    fgets(str,maxn,stdin);
    int len=strlen(str),ans=1;
    for(int i=0;i<len;i++){
        dp[i][i]=1;
        if(i<len-1){
            if(str[i]==str[i+1]){
                dp[i][i+1]=1;
                ans=2;
            }
        }
    }
    for(int l=3;l<=len;l++){
        for(int i=0;i+l-1<len;i++){
            int j=i+l-1;
            if(str[i]==str[j]&&dp[i+1][j-1]==1){
                dp[i][j]=1;
                ans=l;
            }
        }
    }
    printf("%d",ans);
    return 0;
}
最长回文子串(Longest Palindrome Substring)是一个经典的字符串处理问题。给定一个字符串,要求找到其中最长的回文子串。回文串是指正读和反读都一样的字符串,例如"madam"和"racecar"。 解决这个问题的方法有很多,其中最常用的是中心扩展法和动态规划法。 ### 方法一:中心扩展法 中心扩展法的基本思想是遍历字符串的每一个字符,以该字符为中心,向两边扩展,找到最长的回文子串。需要注意的是,回文串的长度可能是奇数也可能是偶数,因此需要分别处理。 ```python def longest_palindrome(s): if not s: return "" start, end = 0, 0 for i in range(len(s)): len1 = expand_around_center(s, i, i) len2 = expand_around_center(s, i, i + 1) max_len = max(len1, len2) if max_len > end - start: start = i - (max_len - 1) // 2 end = i + max_len // 2 return s[start:end + 1] def expand_around_center(s, left, right): while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]: left -= 1 right += 1 return right - left - 1 # 示例 s = "babad" print(longest_palindrome(s)) # 输出 "bab" 或 "aba" ``` ### 方法二:动态规划法 动态规划法的基本思想是将字符串的所有子串的子问题结果存储在一个二维数组中,然后通过已知的子问题结果推导出更大问题的结果。 ```python def longest_palindrome_dp(s): if not s: return "" n = len(s) dp = [[False] * n for _ in range(n)] start, max_len = 0, 1 for i in range(n): dp[i][i] = True for i in range(n - 1): if s[i] == s[i + 1]: dp[i][i + 1] = True start = i max_len = 2 for l in range(3, n + 1): for i in range(n - l + 1): j = i + l - 1 if s[i] == s[j] and dp[i + 1][j - 1]: dp[i][j] = True if l > max_len: start = i max_len = l return s[start:start + max_len] # 示例 s = "babad" print(longest_palindrome_dp(s)) # 输出 "bab" 或 "aba" ``` 这两种方法各有优缺点,中心扩展法实现简单,时间复杂度为O(n^2),而动态规划法虽然时间复杂度相同,但空间复杂度较高。
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