【669】LeetCode系列集锦
作者:互联网
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通过哈希思想可以大大缩小时间复杂度,一遍查询一遍存储,因此涉及到查找用字典就对了,只是这个想法很抽象。
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新建一个反着的字典,其实字典只关注结果的 v 值,其它的就是叠加进去就行。
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主要考虑链表的使用,首先就是循环读取链表,不停的切换每一个node所对应的地址,进行不停的移动
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考虑进位的计算,可以通过 整除 和 取模 来实现
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考虑位数增加的情况,需要单独考虑
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考虑新建链表结构,需要增加链表的表头,设置为一个空的节点 ListNode(),结果是 .next
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设置一个变量 tmp 来记录每一个节点的地址,从而连续下去
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最简单的办法就是两层嵌套遍历,然后选出长度最长的
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高效方法,遍历一次,在一个字符串上进行操作
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直接利用 Python3 内置函数操作了
- Manacher (马拉车) 算法 - 知乎
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算法想要高效,就需要减少一些重复的计算过程,这样就可以提高效率
代码:
# manacher算法。 def manacher(s): # 首先通过 # 隔开,并在两边加上 ^ 和 $ T = '#'.join('^{}$'.format(s)) # 初始化 P 列表,用来记录每个位置的最长回文半径 P = [0] * len(T) # 初始化 半径 R 和 中心点 C 均为 0,C 与 R 是成对出现的 R, C = 0, 0 for i in range(1, len(T) - 1): # 这里太抽象了 # 首先 C R 对应的就是试探出最右边的子串 # 如果 i >= R,就说明需要正常扩展半径就是 while 语句,如果都这么做,复杂度会很大 # 如果 i < R,分成两种情况考虑 # 第一种:i 与 C 的映射点所对应的 半径值 P[2 * C - i] 比 R - i 小,取 小值,基本上也没法扩展了 # 第二种:P[2 * C - i] 比 R - i 大,说明映射点 2*C-i 的半径已经超过了 C 为中点的子串范围,因此 取小值 R-i # 总结,就是两次都是取小的值 if i < R: P[i] = min(P[2 * C - i], R - i) # 扩展半径,每次扩展 1 个步长 while T[i+(P[i]+1)] == T[i-(P[i]+1)]: P[i] += 1 # 最后判断是否有扩展最右边的端点,如果有,就将 R C 重新赋值 if i + P[i] > R: R = i + P[i] C = i r_m = max(P) c_m = P.index(r_m) l_m = T[c_m-r_m:c_m+r_m+1] return "".join(l_m.split("#"))
标签:子串,系列,669,扩展,链表,集锦,半径,LeetCode 来源: https://www.cnblogs.com/alex-bn-lee/p/15577777.html