回文子串
题目链接: https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/
视频题解: https://www.bilibili.com/video/BV1Bs421w7iw/
# LeetCode 647. 回文子串
# 题目描述
给你一个字符串 s
,请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。
回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。
子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。
具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被视作不同的子串。
举个例子:
输入:s = "abc"
输出:3
解释:三个回文子串: "a", "b", "c"
# 视频讲解
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# 思路解析
首先我们可以通过暴力遍历的方式枚举字符串s
所有的子串,统计其中回文串的个数,但是时间复杂度太高,这里不再详细的讲解。下面介绍一种中心扩散法。
分两情况来考虑:
- 回文子串的长度为奇数,这时我们就枚举回文子串所有可能的中心
s[i]
,0 <= i < s.length
,以中心s[i]
向两边扩散寻找所有的回文子串。如下图a
就是回文串"cbabc"
的中心。
- 回文子串的长度为偶数,这时我们就枚举回文子串所有可能的中心
s[i]s[i+1]
,0 <= i < s.length - 1
,以中心s[i]s[i+1]
向两边扩散寻找所有的回文子串。如下图aa
就是回文串"cbaabc"
的中心。
所以本题的关键是枚举回文子串的中心。
# C++代码
class Solution {
public:
int countSubstrings(string s) {
int res = 0;
int s_len = s.length();
for (int i = 0; i < s_len; ++i) {
//若回文串长度为奇数,以s[i]为中心向两边扩散寻找以s[i]为中心的所有回文子串
int left = i, right = i;
while (left >= 0 && right < s_len && s[left] == s[right]) {
++res;
--left;
++right;
}
//若回文串长度为偶数,以s[i]s[i+1]为中心向两边扩散寻找以s[i]s[i+1]为中心的所有回文子串
left = i;
right = i + 1;
while (left >= 0 && right < s_len && s[left] == s[right]) {
++res;
--left;
++right;
}
}
return res;
}
};
# java代码
class Solution {
public int countSubstrings(String s) {
int res = 0;
int sLen = s.length();
for (int i = 0; i < sLen; ++i) {
// 若回文串长度为奇数,以s[i]为中心向两边扩散寻找以s[i]为中心的所有回文子串
int left = i, right = i;
while (left >= 0 && right < sLen && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
++res;
--left;
++right;
}
// 若回文串长度为偶数,以s[i]s[i+1]为中心向两边扩散寻找以s[i]s[i+1]为中心的所有回文子串
left = i;
right = i + 1;
while (left >= 0 && right < sLen && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
++res;
--left;
++right;
}
}
return res;
}
}
# python代码
class Solution:
def countSubstrings(self, s: str) -> int:
res = 0
sLen = len(s)
for i in range(sLen):
# 若回文串长度为奇数,以s[i]为中心向两边扩散寻找以s[i]为中心的所有回文子串
left = i
right = i
while left >= 0 and right < sLen and s[left] == s[right]:
res += 1
left -= 1
right += 1
# 若回文串长度为偶数,以s[i]s[i+1]为中心向两边扩散寻找以s[i]s[i+1]为中心的所有回文子串
left = i
right = i + 1
while left >= 0 and right < sLen and s[left] == s[right]:
res += 1
left -= 1
right += 1
return res
# 复杂度分析
时间复杂度: 整个过程会遍历s
中每个元素为中心的所有回文子串,所以时间复杂度是O(n2),其中n
是字符串s
的长度。
空间复杂度: 整个过程只用到几个整型变量,所以空间复杂度为O(1)。
上次更新: 2024/07/13, 21:23:13