马拉车(Manacher)算法

简介

了解马拉车算法的作用前,先要知道回文字符串的概念。回文字符串是指无论正着读还是反着读,结果都是一样的字符串。例如 aba、abba 都是回文字符串。

马拉车算法就是用来求一个字符串中的最长回文子串。例如 LeetCode 的第五题“最长回文子串”。

算法思路

马拉车算法的思想和中心扩展算法类似,也是求每个中心点向外扩展得到的最长回文子串长度,所有中心点中最长的回文子串就是要求的结果。

但是中心扩展算法的时间复杂度是 O(n^2),而马拉车算法对其进行了改进,主要是消除了奇偶回文以及充分利用前面的回文子串信息,把时间复杂度降低到了线性级别。

算法步骤

一、预处理:在字符间插入特殊字符

回文字符串按照长度的奇偶性,可以分为奇回文和偶回文,一般情况下需要分这两种情况来寻找回文。

马拉车算法进行了简化,在每一个字符的左右两边都加上一个特殊字符(该字符不同于在字符串的任一字符),保证回文子串中只存在奇回文。例如:

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原字符串:aba(长度为 3,为奇回文)

预处理后:#a#b#a#(长度为 7,还是奇回文)
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原字符串:abba(长度为 4,为偶回文)

预处理后:#a#b#b#a#(长度为 9,变成了奇回文)

可以看到,加入了特殊字符后,保证了回文子串中只存在奇回文。

为了保证之后在进行中心扩散时不会超出范围,在加入了特殊字符后,继续在新的字符串两边各添加一个字符,该字符要不同于特殊字符和原字符串中的字符。例如之前插入的特殊字符为 “#”,那么可以在两边添加 “$” 和 “@”(注意:两边添加的字符也不能相同)。

二、计算半径数组 p

定义一个辅助数组 p,该数组的长度和预处理后新字符串的长度一致。假设新字符串为 t,p[i] 表示以 t[i] 字符为中心的最长回文半径 。例如对于字符串 “kabac”,对应的 p[i] 如下:

i 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
t[i] # k # a # b # a # c #
p[i] 1 2 1 2 1 4 1 2 1 2 1

p[i] - 1 的值代表了以 s[i](s 为原字符串) 为中心的最长回文子串的长度

看完 p[i] 的含义,不难知道只要求出了各个 p[i] 的值,也就得到了最长回文子串的长度和其中心点,也就知道结果了。

所以重点和难点就是如果求数组 p:

求数组 p

在计算数组 p 的整个过程,一直在更新着两个重要的变量:

  • mx:现有的所有回文子串中,最大的右边界(回文子串不包括 mx)
  • id:上述 mx 对应回文子串的中心点

在更新 p[i] 时,根据 mx 和 i 的大小,分为两种情况:

  1. mx > i

这时 p[i] 的计算公式为:p[i] = Math.min(p[2 * id - i], mx - i)

这条公式是怎么来的呢?

首先理解下 2 * id - i 代表什么,它是 i 关于 id 的对称点。验证如下:

假设 j 为 i 关于 id 的对称点,那么 (i + j) / 2 = id,求解公式地 j = 2 * id - i,也就是刚才的值。

这里充分利用了之前求得的最右回文子串,由于 j 和 i 是对称的,并且 p[j] 已知,所以在以 id 为中心的回文子串范围内(小于 mx),p[i] 可以先赋为对称范围内的 p[j] 最大值,而 mx - i 是为了保证不超出对称范围。

例如下列子串(先省略 #):

可以看出 p[j] = 3,但是最边的 d 是不属于对称范围内的,而 p[i] 的值应该是 2,mx - i 就起到了限制最大的 p[j] 不超出对称范围的作用。例如这里的 mx - i 的值为 2,就保证了 p[i] 在对称范围内只能更新到 2。

到这里就解释完公式了,但是 p[i] 的值还没求完,上面得到的 p[i] 只是利用前面结果得到的暂时值。还要继续以 i 为中心向两边扩散,直到两边的值不等,得到的才是最终的 p[i]。

  1. mx <= i

这种情况就简单得多了,首先初始化 p[i] 为 1,然后继续以 i 为中心向两边扩散,直到两边的值不等,得到最终的 p[i]。

三、得到最长回文子串

在更新 p[i] 的过程中,还要借助两个变量暂存最长回文子串:

  • maxLen:最长回文子串的长度
  • maxIndex:最长回文子串的中心位置索引

如果发现了更长的回文子串,就更新这两个变量:

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if (p[i] - 1 > maxLen) {
maxLen = p[i] - 1;
maxIndex = i;
}

前面说过了,p[i] - 1 就代表了以 s[i] 为中心的最长回文子串长度。

最后通过这两个变量求出最长回文子串的起始索引:(maxIndex - maxLen) / 2

也就得到了最终的结果:s.substring(start, start + maxLen)

完整代码实现

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/**
* 马拉车算法:找到字符串 s 中的最长回文子串
*/
private String manacher(String s) {
if (s.length() < 2) {
return s;
}

// 第一步:预处理,将原字符串转换为新的字符串
StringBuilder builder = new StringBuilder();
builder.append("$");
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
builder.append("#");
builder.append(s.charAt(i));
}
builder.append("#@");
String t = builder.toString();

// 第二步:得到数组 p
// p[i] 为 s[i] 的回文半径
int[] p = new int[t.length()];
// mx 是现有的所有回文子串中,最大的右边界(回文子串不包括 mx)
int mx = 0;
// id 是上述 mx 对应回文子串的中心点
int id = 0;
// 最长回文子串的长度及其中心位置索引
int maxLen = -1;
int maxIndex = -1;
// 遍历字符串(不用包括两边加上的 $ 和 @)
for (int i = 1; i < t.length() - 1; i++) {
// 利用前面的信息更新 p[i]
p[i] = mx > i? Math.min(p[2 * id - i], mx - i) : 1;
// 向两边延伸,让 p[i] 达到最大
while (t.charAt(i + p[i]) == t.charAt(i - p[i])) {
p[i]++;
}
// 更新 id 和 mx
if (p[i] + i > mx) {
mx = p[i] + i;
id = i;
}
// 更新 maxLen 和 maxIndex
if (p[i] - 1 > maxLen) {
maxLen = p[i] - 1;
maxIndex = i;
}
}

// 第三步:计算回文字符串的起始索引
int start = (maxIndex - maxLen) / 2;

return s.substring(start, start + maxLen);
}

参考

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