manacher算法

❶ manacher辅助数组是什么意思

Manacher算法用一个辅助数组Len[i]表示以字符T[i]为中心的最长回文字串的最右字符到T[i]的长度，比如以T[i]为中心的最长回文字串是T[l,r],那么Len[i]=r-i+1。

对于上面的例子，可以得出Len[i]数组为:

Manacher算法用一个辅助数组Len[i]表示以字符T[i]为中心的最长回文字串的最右字符到T[i]的长度，比如以T[i]为中心的最长回文字串是T[l,r],那么Len[i]=r-i+1。

对于上面的例子，可以得出Len[i]数组为:

❷ 谁有数据结构的考试范围

树的点分治(11)
博弈论(8)
DFS序(6)
树状数组(32)
树链剖分(13)
贪心(24)
KMP算法(9)
堆修改标记(1)
SPFA(13)
平衡树(10)
凸包(12)
CDQ分治(8)
斜率优化(7)
Link-Cut-Tree(17)
数论(40)
单调队列(13)
堆(22)
对顶堆(1)
线性筛(6)
差分(2)
计算几何(20)
动态规划(49)
记忆化搜索(6)
分层图(2)
DFS(26)
单调栈(5)
二分(10)
线段树(37)
Simpson积分(2)
Trie树(7)
AC自动机(11)
矩阵乘法(12)
二分答案(31)
数位DP(6)
模拟退火(2)
拓扑排序(10)
Splay(11)
划分树(7)
树套树(9)
Treap(10)
倍增LCA(10)
暴力(9)
树形DP(26)
Kruskal(11)
Hash(23)
组合数学(16)
高精度(9)
高斯消元(23)
并查集(22)
BFS(7)
状压DP(12)
Tarjan(14)
可持久化数据结构(21)
递推(9)
群论(2)
Prufer序列(2)
弦图(1)
半平面交(4)
启发式合并(6)
分块(20)
Baby-Step-Giant-Step(7)
容斥原理(13)
IDA*(1)
可并堆(5)
Lucas定理(5)
Floyd(7)
匈牙利算法(7)
模拟(2)
动点SPFA(2)
差分约束(2)
网络流(29)
莫队算法(10)
期望DP(14)
后缀数组(5)
替罪羊树(3)
Dijkstra(6)
A*(1)
块状树(6)
fail树(4)
树上莫队(4)
打表(2)
Pairing-Heap(1)
后缀自动机(7)
数学算法(9)
莫比乌斯反演(13)
快速傅里叶变换(14)
倍增Floyd(4)
Manacher算法(3)
整体二分(2)
斯坦纳树(2)
Prim(2)
扫描线(2)
费用流(11)
旋转卡壳(3)
分治(9)
对偶图(4)
最小表示法(1)
单纯形(4)
三分(2)
随机增量法(4)
动态树分治(4)
2-sat(1)
回文自动机(2)
插头DP(2)
朱刘算法(1)
K-Dimensional-Tree(2)
构造(10)
快速沃尔什变换(1)

❸ C++回文数的问题~\(≧▽≦)/~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);//读入字符串
	for(i=0;i<strlen(str);i++)
	{
		if(str[i]>='A'&&str[i]<='Z')
		{
			b[j]=str[i]+32;//赋值用=号
			j++;
			m+=1;
		}
		else
			if(str[i]>='a'&&str[i]<='z')
			{
				b[j]=str[i];//赋值用=号
				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 常见算法有哪些

模拟
拟阵
暴力
贪心
二分法
整体二
三分法
一般动规与递推
斯坦纳树
动态树分治
2-SAT
并查集
差分约束
最短路
最小割
费用流
最大流
有上下界网络流
虚树
矩阵树定理
最小生成树
点分治
树链剖分
prufer编码
哈夫曼树
拉格朗日乘数法
BSGS
博弈论
矩阵乘法
高斯消元
容斥原理
抽屉原理
模线性方程组
莫比乌斯反演
快速傅里叶变换
扩展欧几里得算法(
裴蜀定理
dfs序
深度搜索
迭代深搜
广度搜索
双向广搜
启发式搜索
dancing link
回文自动机
KMP
字典树
后缀数组
AC自动机
后缀自动机
manacher
凸包
扫描线
三角剖分
旋转卡壳
半平面交
cdq分治
莫队算法
爬山算法
分数规划
模拟退火
朱刘算法
随机增量法
倍增算法

❺ 如何证明Manacher算法的时间复杂度是O

那就是没有执行吧，只要执行了就是常数。

❻ 如何证明Manacher算法的时间复杂度是O

是0？
那就是没有执行吧，只要执行了就是常数。

❼ c 语言知识清单

1.1 基本数据结构
1. 数组
2. 链表，双向链表
3. 队列，单调队列，双端队列
4. 栈，单调栈
1.2 中级数据结构
1. 堆
2. 并查集与带权并查集
3. hash 表
自然溢出
双hash
1.3 高级数据结构
1. 树状数组
2. 线段树，线段树合并
3. 平衡树
Treap 随机平衡二叉树
Splay 伸展树
* Scapegoat Tree 替罪羊树
4. 块状数组，块状链表
5.* 树套树
线段树套线段树
线段树套平衡树
* 平衡树套线段树
6.可并堆
左偏树
*配对堆
7. *KDtree，*四分树
1.4 可持久化数据结构
1. 可持久化线段树
主席树
2. * 可持久化平衡树
3. * 可持久化块状数组
1.5 字符串相关算法及数据结构
1. KMP
2. AC 自动机
3. 后缀数组
4. *后缀树
5. *后缀自动机
6. 字典树 Trie
7. manacher
1.6 图论相关
1. 最小生成树
prim
kruskal
2. 最短路，次短路，K短路
spfa
dijkstra
floyd
3. 图的连通
连通分量
割点，割边
4. 网络流
最大流
最小割
费用流
分数规划
5. 树相关
树上倍增，公共祖先
树链剖分
树的分治算法（点分治，边分治，*动态？树分治）
动态树 （LCT，*树分块）
虚树
*prufer编码
7. 拓扑排序
8. 欧拉图
9. 二分图
*KM算法
匈牙利算法
1.7 数学相关
1. （扩展）欧几里得算法，筛法，快速幂
斐蜀定理
更相减损术
2. 欧拉函数与*降幂大法
3. 费马小定理
4. 排列组合
lucas定理
5. 乘法逆元
6. 矩阵乘法
7. 数学期望与概率
8. 博弈论
sg函数
树上删边游戏
9. *拉格朗日乘子法
10. 中国剩余定理
11. 线性规划与网络流
12. 单纯型线性规划
13. 辛普森积分
14. 模线性方程组
15. 容斥原理与莫比乌斯反演
16. 置换群
17. 快速傅里叶变换
18. *大步小步法（BSGS），扩展BSGS
1.8 动态规划
1. 一般，背包，状压，区间，环形，树形，数位动态规划
记忆化搜索
斯坦纳树
背包九讲
2. 斜率优化与* 四边形不等式优化
3. 环 + 外向树上的动态规划
4. *插头动态规划
1.9 计算几何
1. 计算几何基础
2. 三维计算几何初步
3. *梯形剖分与*三角形剖分
4. 旋转卡壳
5. 半平面交
6. pick定理
7. 扫描线
1.10 搜索相关
1. bfs，dfs
2. A* 算法
3. 迭代加深搜索，双向广搜
1.11 特殊算法
1. 莫队算法，*树上莫队
2. 模拟退火
3. 爬山算法
4. 随机增量法
1.12 其它重要工具与方法
1.模拟与贪心
2. 二分，三分法（求偏导）
3. 分治，CDQ分治
4. 高精度
5. 离线
6. ST表
1.13 STL
1. map
2. priority_queue
3. set
4. bitset
5. rope
1.14 非常见算法
1. *朱刘算法
2. *弦图与区间图
其实以上的算法能学完1/3就已经很好了
望采纳，谢谢

❽ 找两个有序数组的中位数的几种方式

我用5个思路的来解决两个非减序数组的中位数.但是成功的只有四个,思路3边界问题太严重.
有时间再来弄好他,他在考试中也不适合使用(边界问题没法快速解决,网上也有人说小数据枚举法确定边界),总的来说费事.

主函数:

#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占用的总时间：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位数%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占用的总时间：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位数%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占用的总时间：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位数%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占用的总时间：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位数%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占用的总时间：%fns
",(total_t*1000000000));
	printf("中位数%f
",mid);

	return0;
}

思路一:

/*
方法1:采用归并两个非减数组形成新非减数组,然后求取新数组的中位数.
性能分析:归并两数组的时间复杂度O(n+m),查找中位数时间复杂度O(1).所以时间复杂度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:

/*
用统计方法,从小到大对两数组同时进行归并式的遍历,并计数.当计数值等于两数组的中位数的下标,就找到中位数.
性能分析:时间复杂度是归并时间复杂度的一半,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--]);//偶数中位数的前半部分最大值
middle=((middle+((nums1[j]<=nums2[k])?(nums1[j]):(nums2[k])))/2);//[偶数中位数的后半部分最小值+middle(偶数中位数的前半部分最大值)]/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;
}

测试结果:(出现的特例:这着实具有不可避免性.输入全体样本中重复率高时,结束条件能被错误触发.)

/*

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 占用的总时间：4000000.000000 ns

中位数 16.000000

方法2:CPU 占用的总时间：0.000000 ns

中位数 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 占用的总时间：15000000.000000 ns

中位数 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 占用的总时间：10000000.000000 ns

中位数 16.000000

方法5:CPU 占用的总时间：0.000000 ns

中位数 16.000000

*/

❾ manacher辅助数组是什么意思

Manacher算法用一个辅助数组Len[i]表示以字符T[i]为中心的最长回文字串的最右字符到T[i]的长度，比如以T[i]为中心的最长回文字串是T[l,r],那么Len[i]=r-i+1。

对于上面的例子，可以得出Len[i]数组为:

Manacher算法用一个辅助数组Len[i]表示以字符T[i]为中心的最长回文字串的最右字符到T[i]的长度，比如以T[i]为中心的最长回文字串是T[l,r],那么Len[i]=r-i+1。

对于上面的例子，可以得出Len[i]数组为:

❿ 串“abcba”以字母“c”为中心左右对称；串“abba” 是另一种模式的左右对称。这两种情况我们都称这个串是

施主你的题目不全啊，并没有说用哪种算法啊。求最长回文子串的话，推荐使用manacher，网络一下，有各种讲解。