manacher演算法

❶ manacher輔助數組是什麼意思

Manacher演算法用一個輔助數組Len[i]表示以字元T[i]為中心的最長迴文字串的最右字元到T[i]的長度，比如以T[i]為中心的最長迴文字串是T[l,r],那麼Len[i]=r-i+1。

對於上面的例子，可以得出Len[i]數組為:

Manacher演算法用一個輔助數組Len[i]表示以字元T[i]為中心的最長迴文字串的最右字元到T[i]的長度，比如以T[i]為中心的最長迴文字串是T[l,r],那麼Len[i]=r-i+1。

對於上面的例子，可以得出Len[i]數組為:

❷ 誰有數據結構的考試范圍

樹的點分治(11)
博弈論(8)
DFS序(6)
樹狀數組(32)
樹鏈剖分(13)
貪心(24)
KMP演算法(9)
堆修改標記(1)
SPFA(13)
平衡樹(10)
凸包(12)
CDQ分治(8)
斜率優化(7)
Link-Cut-Tree(17)
數論(40)
單調隊列(13)
堆(22)
對頂堆(1)
線性篩(6)
差分(2)
計算幾何(20)
動態規劃(49)
記憶化搜索(6)
分層圖(2)
DFS(26)
單調棧(5)
二分(10)
線段樹(37)
Simpson積分(2)
Trie樹(7)
AC自動機(11)
矩陣乘法(12)
二分答案(31)
數位DP(6)
模擬退火(2)
拓撲排序(10)
Splay(11)
劃分樹(7)
樹套樹(9)
Treap(10)
倍增LCA(10)
暴力(9)
樹形DP(26)
Kruskal(11)
Hash(23)
組合數學(16)
高精度(9)
高斯消元(23)
並查集(22)
BFS(7)
狀壓DP(12)
Tarjan(14)
可持久化數據結構(21)
遞推(9)
群論(2)
Prufer序列(2)
弦圖(1)
半平面交(4)
啟發式合並(6)
分塊(20)
Baby-Step-Giant-Step(7)
容斥原理(13)
IDA*(1)
可並堆(5)
Lucas定理(5)
Floyd(7)
匈牙利演算法(7)
模擬(2)
動點SPFA(2)
差分約束(2)
網路流(29)
莫隊演算法(10)
期望DP(14)
後綴數組(5)
替罪羊樹(3)
Dijkstra(6)
A*(1)
塊狀樹(6)
fail樹(4)
樹上莫隊(4)
打表(2)
Pairing-Heap(1)
後綴自動機(7)
數學演算法(9)
莫比烏斯反演(13)
快速傅里葉變換(14)
倍增Floyd(4)
Manacher演算法(3)
整體二分(2)
斯坦納樹(2)
Prim(2)
掃描線(2)
費用流(11)
旋轉卡殼(3)
分治(9)
對偶圖(4)
最小表示法(1)
單純形(4)
三分(2)
隨機增量法(4)
動態樹分治(4)
2-sat(1)
迴文自動機(2)
插頭DP(2)
朱劉演算法(1)
K-Dimensional-Tree(2)
構造(10)
快速沃爾什變換(1)

❸ C++迴文數的問題~\(≧▽≦)/~啦啦啦

#include<iostream>
#include<cstdio>
usingnamespacestd;
voidmain()
{
	charstr[10000];
	charb[10000];
	boolflag=true;
	inti,j,m;
	m=0;
	i=j=0;
	gets(str);//讀入字元串
	for(i=0;i<strlen(str);i++)
	{
		if(str[i]>='A'&&str[i]<='Z')
		{
			b[j]=str[i]+32;//賦值用=號
			j++;
			m+=1;
		}
		else
			if(str[i]>='a'&&str[i]<='z')
			{
				b[j]=str[i];//賦值用=號
				j++;
				m+=1;
			}
			
	}
	for(j=0;j<m;j++)
	{
		if(b[j]!=b[m-1-j])
		{flag=false;}
	}
	if(!flag)
	{	cout<<"N";}
	else
	{cout<<"Y";}
}

❹ 常見演算法有哪些

模擬
擬陣
暴力
貪心
二分法
整體二
三分法
一般動規與遞推
斯坦納樹
動態樹分治
2-SAT
並查集
差分約束
最短路
最小割
費用流
最大流
有上下界網路流
虛樹
矩陣樹定理
最小生成樹
點分治
樹鏈剖分
prufer編碼
哈夫曼樹
拉格朗日乘數法
BSGS
博弈論
矩陣乘法
高斯消元
容斥原理
抽屜原理
模線性方程組
莫比烏斯反演
快速傅里葉變換
擴展歐幾里得演算法(
裴蜀定理
dfs序
深度搜索
迭代深搜
廣度搜索
雙向廣搜
啟發式搜索
dancing link
迴文自動機
KMP
字典樹
後綴數組
AC自動機
後綴自動機
manacher
凸包
掃描線
三角剖分
旋轉卡殼
半平面交
cdq分治
莫隊演算法
爬山演算法
分數規劃
模擬退火
朱劉演算法
隨機增量法
倍增演算法

❺ 如何證明Manacher演算法的時間復雜度是O

那就是沒有執行吧，只要執行了就是常數。

❻ 如何證明Manacher演算法的時間復雜度是O

是0？
那就是沒有執行吧，只要執行了就是常數。

❼ c 語言知識清單

1.1 基本數據結構
1. 數組
2. 鏈表，雙向鏈表
3. 隊列，單調隊列，雙端隊列
4. 棧，單調棧
1.2 中級數據結構
1. 堆
2. 並查集與帶權並查集
3. hash 表
自然溢出
雙hash
1.3 高級數據結構
1. 樹狀數組
2. 線段樹，線段樹合並
3. 平衡樹
Treap 隨機平衡二叉樹
Splay 伸展樹
* Scapegoat Tree 替罪羊樹
4. 塊狀數組，塊狀鏈表
5.* 樹套樹
線段樹套線段樹
線段樹套平衡樹
* 平衡樹套線段樹
6.可並堆
左偏樹
*配對堆
7. *KDtree，*四分樹
1.4 可持久化數據結構
1. 可持久化線段樹
主席樹
2. * 可持久化平衡樹
3. * 可持久化塊狀數組
1.5 字元串相關演算法及數據結構
1. KMP
2. AC 自動機
3. 後綴數組
4. *後綴樹
5. *後綴自動機
6. 字典樹 Trie
7. manacher
1.6 圖論相關
1. 最小生成樹
prim
kruskal
2. 最短路，次短路，K短路
spfa
dijkstra
floyd
3. 圖的連通
連通分量
割點，割邊
4. 網路流
最大流
最小割
費用流
分數規劃
5. 樹相關
樹上倍增，公共祖先
樹鏈剖分
樹的分治演算法（點分治，邊分治，*動態？樹分治）
動態樹 （LCT，*樹分塊）
虛樹
*prufer編碼
7. 拓撲排序
8. 歐拉圖
9. 二分圖
*KM演算法
匈牙利演算法
1.7 數學相關
1. （擴展）歐幾里得演算法，篩法，快速冪
斐蜀定理
更相減損術
2. 歐拉函數與*降冪大法
3. 費馬小定理
4. 排列組合
lucas定理
5. 乘法逆元
6. 矩陣乘法
7. 數學期望與概率
8. 博弈論
sg函數
樹上刪邊游戲
9. *拉格朗日乘子法
10. 中國剩餘定理
11. 線性規劃與網路流
12. 單純型線性規劃
13. 辛普森積分
14. 模線性方程組
15. 容斥原理與莫比烏斯反演
16. 置換群
17. 快速傅里葉變換
18. *大步小步法（BSGS），擴展BSGS
1.8 動態規劃
1. 一般，背包，狀壓，區間，環形，樹形，數位動態規劃
記憶化搜索
斯坦納樹
背包九講
2. 斜率優化與* 四邊形不等式優化
3. 環 + 外向樹上的動態規劃
4. *插頭動態規劃
1.9 計算幾何
1. 計算幾何基礎
2. 三維計算幾何初步
3. *梯形剖分與*三角形剖分
4. 旋轉卡殼
5. 半平面交
6. pick定理
7. 掃描線
1.10 搜索相關
1. bfs，dfs
2. A* 演算法
3. 迭代加深搜索，雙向廣搜
1.11 特殊演算法
1. 莫隊演算法，*樹上莫隊
2. 模擬退火
3. 爬山演算法
4. 隨機增量法
1.12 其它重要工具與方法
1.模擬與貪心
2. 二分，三分法（求偏導）
3. 分治，CDQ分治
4. 高精度
5. 離線
6. ST表
1.13 STL
1. map
2. priority_queue
3. set
4. bitset
5. rope
1.14 非常見演算法
1. *朱劉演算法
2. *弦圖與區間圖
其實以上的演算法能學完1/3就已經很好了
望採納，謝謝

❽ 找兩個有序數組的中位數的幾種方式

我用5個思路的來解決兩個非減序數組的中位數.但是成功的只有四個,思路3邊界問題太嚴重.
有時間再來弄好他,他在考試中也不適合使用(邊界問題沒法快速解決,網上也有人說小數據枚舉法確定邊界),總的來說費事.

主函數:

#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include<limits.h>

doublefindMedianSortedArrays_1(int*nums1,intnums1Size,int*nums2,intnums2Size);
doublesss(inta[],intm,intb[],intn,intk);
doublefindMedianSortedArrays_2(int*nums1,intnums1Size,int*nums2,intnums2Size);
doublefindMedianSortedArrays_3(int*nums1,intnums1Size,int*nums2,intnums2Size);
doublefindMedianSortedArrays_4(int*nums1,intnums1Size,int*nums2,intnums2Size);
doublefindMedianSortedArrays_5(int*nums1,intnums1Size,int*nums2,intnums2Size);

intmain(){
	clock_tstart_t,end_t;
	doubletotal_t;
	doublemid=0;
//			1234567891011
	intstr1[1000]={0,2,4,5,7,9,10,15,21,23,25},
	str2[1000]={5,6,9,15,17,18,20,23,24,26,27,29,50};
//			12345678910111213
	start_t=clock();
	mid=findMedianSortedArrays_1(str1,11,str2,13);
	end_t=clock();
	total_t=(double)((double)end_t-(double)start_t)/CLOCKS_PER_SEC;
	printf("方法1:CPU佔用的總時間：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位數%f
",mid);

	start_t=clock();
	mid=findMedianSortedArrays_2(str1,11,str2,13);
	end_t=clock();
	total_t=(double)((double)end_t-(double)start_t)/CLOCKS_PER_SEC;
	printf("方法2:CPU佔用的總時間：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位數%f
",mid);

	start_t=clock();
	mid=findMedianSortedArrays_3(str1,11,str2,13);
	end_t=clock();
	total_t=(double)((double)end_t-(double)start_t)/CLOCKS_PER_SEC;
	printf("方法3:CPU佔用的總時間：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位數%f
",mid);

	start_t=clock();
	mid=findMedianSortedArrays_4(str1,11,str2,13);
	end_t=clock();
	total_t=(double)((double)end_t-(double)start_t)/CLOCKS_PER_SEC;
	printf("方法4:CPU佔用的總時間：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位數%f
",mid);

	start_t=clock();
	mid=findMedianSortedArrays_5(str1,11,str2,13);
	end_t=clock();
	total_t=(double)((double)end_t-(double)start_t)/CLOCKS_PER_SEC;
	printf("方法5:CPU佔用的總時間：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位數%f
",mid);

	return0;
}

思路一:

/*
方法1:採用歸並兩個非減數組形成新非減數組,然後求取新數組的中位數.
性能分析:歸並兩數組的時間復雜度O(n+m),查找中位數時間復雜度O(1).所以時間復雜度O((n+m)*1)=O(m+n)
*/
doublefindMedianSortedArrays_1(int*nums1,intnums1Size,int*nums2,intnums2Size){
	inti=0,j=0,k=0;
	intc[10000]={0};
	doublemid_f=(nums1Size+nums2Size);
	intsign=(!((int)mid_f&0x1));
	if((!nums1Size)&&(!nums2Size))return-1;
	/*mid_f=(mid_f/2);
	if(nums1Size==0){
		return((nums2[(int)mid_f]+nums2[(int)(mid_f-sign)])/2);
	}
	if(nums2Size==0){
		return((nums1[(int)mid_f]+nums1[(int)(mid_f-sign)])/2);
	}*/
	while((i<nums1Size)&&(j<nums2Size))
	{
		c[k++]=(nums1[i]<=nums2[j])?nums1[i++]:nums2[j++];
	}
	while(i<nums1Size)
	{
		c[k++]=nums1[i++];
	}
	while(j<nums2Size)
	{
		c[k++]=nums2[j++];
	}
	//mid_f=(k&0x1)?(c[(k/2)]):(((c[(k/2+sign)])+(c[(k/2)]))/2);
	mid_f=(((c[(k/2-sign)])+(c[(k/2)]))/2);
	
	printf("OKk=%d(nums1Size+nums2Size)=%di=%dj=%d
",k,(nums1Size+nums2Size),i,j);
	i=0;
	while(i<=k)
	{
		printf("c[%d]=%d
",i,c[i]);
		i++;
	}
	
	returnmid_f;
}

思路二:

/*
用統計方法,從小到大對兩數組同時進行歸並式的遍歷,並計數.當計數值等於兩數組的中位數的下標,就找到中位數.
性能分析:時間復雜度是歸並時間復雜度的一半,即O(m+n)=O((m+n)/2)
*/
doublefindMedianSortedArrays_5(int*nums1,intnums1Size,int*nums2,intnums2Size){
inti=0,j=0,k=0;
intmiddle=(nums1Size+nums2Size);
doublesign=(!(middle&0x1));
if((nums1Size==0)&&(nums2Size==0))return-1;
middle=(middle/2);
if(nums1Size==0){
return((nums2[(int)middle]+nums2[(int)(middle-sign)])/2);
}
if(nums2Size==0){
return((nums1[(int)middle]+nums1[(int)(middle-sign)])/2);
}
if(sign){
for(i=0,j=0,k=0;i<=(int)(middle-sign);i++)
{
(nums1[j]<=nums2[k])?(nums1[(j++)]):(nums2[k++]);
}
middle=(nums1[j]<=nums2[k])?(nums1[j--]):(nums2[k--]);//偶數中位數的前半部分最大值
middle=((middle+((nums1[j]<=nums2[k])?(nums1[j]):(nums2[k])))/2);//[偶數中位數的後半部分最小值+middle(偶數中位數的前半部分最大值)]/2=middle
}
else
{
for(i=0,j=0,k=0;i<=(middle-sign);i++)
{
(nums1[j]<=nums2[k])?(nums1[(j++)]):(nums2[k++]);
}
middle=(nums1[j]<=nums2[k])?(nums1[j]):(nums2[k]);
}
returnmiddle;
}

測試結果:(出現的特例:這著實具有不可避免性.輸入全體樣本中重復率高時,結束條件能被錯誤觸發.)

/*

OK k = 24 (nums1Size + nums2Size) = 24 i = 11 j = 13

c[0] = 0

c[1] = 2

c[2] = 4

c[3] = 5

c[4] = 5

c[5] = 6

c[6] = 7

c[7] = 9

c[8] = 9

c[9] = 10

c[10] = 15

c[11] = 15

c[12] = 17

c[13] = 18

c[14] = 20

c[15] = 21

c[16] = 23

c[17] = 23

c[18] = 24

c[19] = 25

c[20] = 26

c[21] = 27

c[22] = 29

c[23] = 50

c[24] = 0

方法1:CPU 佔用的總時間：4000000.000000 ns

中位數 16.000000

方法2:CPU 佔用的總時間：0.000000 ns

中位數 16.000000

nums1Size = 11 nums1[5] = 9 nums2Size = 13 nums2[6] = 20

nums1Size = 6 nums1[3] = 21 nums2Size = 7 nums2[3] = 15

nums1Size = 4 nums1[2] = 15 nums2Size = 4 nums2[2] = 18

nums1Size = 2 nums1[0] = 15 nums2Size = 3 nums2[1] = 17

nums1Size = 2 nums1[0] = 15 nums2Size = 2 nums2[0] = 15

方法3:CPU 佔用的總時間：15000000.000000 ns

中位數 15.000000

la = 9 ra = 9 lb = 20 rb = 20

la = 21 ra = 21 lb = 15 rb = 15

la = 10 ra = 15 lb = 17 rb = 18

la = 15 ra = 15 lb = 17 rb = 17

la = 15 ra = 21 lb = 15 rb = 17

方法4:CPU 佔用的總時間：10000000.000000 ns

中位數 16.000000

方法5:CPU 佔用的總時間：0.000000 ns

中位數 16.000000

*/

❾ manacher輔助數組是什麼意思

Manacher演算法用一個輔助數組Len[i]表示以字元T[i]為中心的最長迴文字串的最右字元到T[i]的長度，比如以T[i]為中心的最長迴文字串是T[l,r],那麼Len[i]=r-i+1。

對於上面的例子，可以得出Len[i]數組為:

Manacher演算法用一個輔助數組Len[i]表示以字元T[i]為中心的最長迴文字串的最右字元到T[i]的長度，比如以T[i]為中心的最長迴文字串是T[l,r],那麼Len[i]=r-i+1。

對於上面的例子，可以得出Len[i]數組為:

❿ 串「abcba」以字母「c」為中心左右對稱；串「abba」 是另一種模式的左右對稱。這兩種情況我們都稱這個串是

施主你的題目不全啊，並沒有說用哪種演算法啊。求最長迴文子串的話，推薦使用manacher，網路一下，有各種講解。