diff --git a/problems/0005.最长回文子串.md b/problems/0005.最长回文子串.md index a13daf1e..b3d3b938 100644 --- a/problems/0005.最长回文子串.md +++ b/problems/0005.最长回文子串.md @@ -256,7 +256,60 @@ public: * 时间复杂度:O(n^2) * 空间复杂度:O(1) +### Manacher 算法 +Manacher 算法的关键在于高效利用回文的对称性,通过插入分隔符和维护中心、边界等信息,在线性时间内找到最长回文子串。这种方法避免了重复计算,是处理回文问题的最优解。 + +```c++ +//Manacher 算法 +class Solution { +public: + string longestPalindrome(string s) { + // 预处理字符串,在每个字符之间插入 '#' + string t = "#"; + for (char c : s) { + t += c; // 添加字符 + t += '#';// 添加分隔符 + } + int n = t.size();// 新字符串的长度 + vector p(n, 0);// p[i] 表示以 t[i] 为中心的回文半径 + int center = 0, right = 0;// 当前回文的中心和右边界 + + + // 遍历预处理后的字符串 + for (int i = 0; i < n; i++) { + // 如果当前索引在右边界内,利用对称性初始化 p[i] + if (i < right) { + p[i] = min(right - i, p[2 * center - i]); + } + // 尝试扩展回文 + while (i - p[i] - 1 >= 0 && i + p[i] + 1 < n && t[i - p[i] - 1] == t[i + p[i] + 1]) { + p[i]++;// 增加回文半径 + } + // 如果当前回文扩展超出右边界,更新中心和右边界 + if (i + p[i] > right) { + center = i;// 更新中心 + right = i + p[i];// 更新右边界 + } + } + // 找到最大回文半径和对应的中心 + int maxLen = 0, centerIndex = 0; + for (int i = 0; i < n; i++) { + if (p[i] > maxLen) { + maxLen = p[i];// 更新最大回文长度 + centerIndex = i;// 更新中心索引 + } + } + // 计算原字符串中回文子串的起始位置并返回 + return s.substr((centerIndex - maxLen) / 2, maxLen); + } +}; +``` + + + +* 时间复杂度:O(n) +* 空间复杂度:O(n) ## 其他语言版本 @@ -682,3 +735,4 @@ public class Solution { +