首先，在谈到Manacher算法之前，我们先来看一个小问题:给定一个字符串S，求该字符串的最长回文子串的长度.对于该问题的求解，网上解法颇多，时间复杂度也不尽相同，这里列述几种常见的解法.
解法一
通过枚举S的子串，然后判断该子串是否为回文，由于S的子串个数大约为
，加上每次判断需要
的时间，所以总的时间复杂度为
，空间复杂度为
.
bool check(string &S, int left, int right)
{
while (left < right && S[left] == S[right])
++left, --right;
return left >= right;
}
int solution(string &S)
{
int ans = 0;
for (int i = 0; i < S.size(); ++i)
for (int j = i; j < S.size(); ++j)
if (check(S, i, j))
ans = max(ans, j - i + 1);
return ans;
}
解法二
我们也可以利用动态规划求解该问题。现假设得知S[i....j]是S的一个回文子串，那么，我们同样可以得到S[i+1.....j-1]也是S的一个回文字串，换句话说，我们可以通过已知的状态求解出未知状态。现定义dp[i][j]表示S以i为起点，j为终点的子串是否为回文，状态转移方程也很容易想到:
&& 
由于状态存在种，所以时间复杂度为
，利用滚动数组，我们可以将空间复杂度降为
.
int solution(string &S)
{
vector<vector<bool> > dp(2, vector<bool>(S.size(), false));
int ans = 0;
for (int i = S.size() - 1; i >= 0; --i)
{
for (int j = i; j < S.size(); ++j)
{
dp[i & 1][j] = i <= j - 2 ? (S[i] == S[j] && dp[(i + 1) & 1][j - 1]) : S[i] == S[j];
if (dp[i & 1][j])
ans = max(ans, j - i + 1);
}
}
return ans;
}
解法三
该解法是基于解法一的一种优化，在解法一中，check函数对于以i为起点，j为终点的回文子串，需要判断(j - i + 1) / 2次，但这里面也存在着某个子串不是回文，但也需要判断(j - i + 1) / 2次的情况，比如:aaabaa，aaaabcaaa....为了避免出现这种情况，我们可以去枚举回文子串的中点，然后以中点为中心，向两边扩展，这样就能避免上述的最坏情况。枚举子串中点时需要分长度为奇数和偶数的情况，具体的可以参考下这两组样例:aabaa,aabb。中点的个数存在
个，每次以中点为中心向两边扩展最坏需要，所以总时间复杂度为，空间复杂度.
int solution(string &S)
{
const int n = S.size();
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
//for the odd case
for (int j = 0; (i - j >= 0) && (i + j < n) && S[i - j] == S[i + j]; ++j)
ans = max(ans, j << 1 | 1);
//for the even case
for (int j = 0; (i - j >= 0) && (i + 1 + j < n) && S[i - j] == S[i + 1 + j]; ++j)
ans = max(ans, 2 * j + 2);
}
return ans;
}
解法四
在解法三中，当枚举以i中点的最长回文子串，需要以i为中点，向两边进行扩展，无疑，最坏情况下会退化到
。这里，我们可以通过利用字符串的hash来降低时间复杂度(注:不熟悉字符串hash的朋友，可以参考下这篇博客点击打开链接，整理的很详细)。假设当前判断的是以i为中点偶数长度的最长回文，对于任意一个长度k，如果S[i
- k + 1....i]的hash值与S[i + 1.....i + k]的hash值不同，那么以i为中点的最长回文子串的长度必定小于2 * k，因此，可以通过该条件进行二分，这样就能在
的时间范围内找到最优解。由于每次判断的时间复杂度只需要，所以该解法的时间复杂度为
，空间复杂度为。
const int BASE = 131, N = 1e+6 + 7;
typedef unsigned long long ULL;
//rec: record forward direction hash value
//rRec:record backward direction hash value
//P: record power of BASE
ULL rec[N], rRec[N], P[N];
int Bin(int len, int end, int rEnd, int __len)
{
int l = 1, r = len;
while (l <= r)
{
int mid = l + (r - l) / 2;
ULL lHash = rec[end] - (end - mid >= 0 ? rec[end - mid] : 0) * P[mid];
ULL rHash = rRec[rEnd] - (rEnd + mid < __len ? rRec[rEnd + mid] : 0) * P[mid];
if (lHash ^ rHash)
r = mid - 1;
else
l = mid + 1;
}
return r;
}
int solution(char *S)
{
const int len = strlen(S);
P[0] = 1ULL;
//calculate power of BASE
for (int i = 1; i < =len; ++i)
P[i] = P[i - 1] * 131;
rec[0] = S[0], rRec[len - 1] = S[len - 1];
//calculate the string <span style="font-family:Microsoft YaHei;">hash </span>value
for (int i = 1, j = len - 2; i < len; ++i, --j)
rec[i] = rec[i - 1] * BASE + S[i], rRec[j] = rRec[j + 1] * BASE + S[j];
int ans = 0;
for (int i = 0; i < len; ++i)
{
int tmp;
//for the even case
tmp = Bin(min(i + 1, len - i - 1), i, i + 1, len);
ans = max(ans, tmp << 1);
//for the odd case
tmp = Bin(min(i, len - i - 1), i - 1, i + 1, len);
ans = max(ans, tmp << 1 | 1);
}
return ans;
}
上述代码有两个地方需要说明一下:1.无符号长整型溢出时，编译器会自动取模 2.关于计算P数组，如果是单case，P数组的求解可以放到solution函数中，如果是多case，P数组的求解必须放到外面，因为P数组只用计算一次就可以了.此种解法，能跑过POJ
3974和hdu 3068，感兴趣的朋友可以试试这种解法.
解法五
该问题也可以用后缀数组求解，在源字符串末尾添加一个源字符串中未出现过的字符，然后将源字符串的反转串连接在后面，那该问题就转换为在新得到的字符串中求解某两个后缀的LCP，而求解LCP是后缀数组典型的应用。由于后缀数组构造和实现，相比前面简述的几种方法，实现和理解相比之下要困难的多，这里就不做过多解释.
Manacher算法
前面简述了五种解法，而各种解法的时间复杂度、空间复杂度也不尽相同，这里在介绍一种时间复杂度、空间复杂度均为的算法:Manacher算法。该算法首先对源字符串进行处理，在源字符串的每一个字符前后加一个源字符串中未出现过的字符，例如源字符串为:aba，通过预处理后，源串变为:#a#b#a#。对于新得到的字符串，容易得知，该串没有长度为偶数的回文子串，因为串中没有相邻字符是相同的，这样就避免了讨论奇数、偶数的讨论。
现定义数组P[i] = x，表示以i为中心[i - x...i + x]是最长且回文的，那么
就是源字符串的最长回文子串的长度，以字符串abaaba为例：
S : # a # b # a # a # b # a #
P : 0 1 0 3 0 1 6 1 0 3 0 1 0
通过观察P数组，发现其最大值是6，而源串中的最长回文子串abaaba的长度也正好是6。现在，面临的问题是怎么求解P数组？
假设计算P[i]时，P[0..i - 1]已经计算好了，对于前面的P[x]（0 <= x < i），定义一个框[x - P[x]...x + P[x]]，right等于max{x + P[x]}，center值为取到right时的x值。现在要计算P[i]，对于i值，这里要分两种情况:
- i <= right: 先计算i关于center的对称点i‘ = 2 * center - i，根据回文串的对称性，从框左边left...i‘和i...right是一致的，如果P[i‘]的值能把i + P[i‘]的值限定在框里，那么P[i] = P[i‘]，因为框里的东西已经比较过了。例如源串为babcbabcbaccba，现在要计算P[13]值，如下图所示:
i = 13关于center的对称点是i‘ = 9，将[i‘ - P[i‘]......i + P[i]]子串取出(这里为了便于叙述，先假设i‘ - P[i‘] >L)，得到如下的图:
通过对比上图可以发现，以i‘为中点的最长回文子串S[8..10]对应着S[12...14]，也就是说，S[i‘ - P[i‘]...i‘ + P[i‘]]与S[i - P[i‘]...i + P[i‘]]一定是相等的（注:此处的前提条件是i‘ - P[i‘] >L)，而且P[i]一定等于P[i‘]，因为S[i + P[i‘] + 1] 一定不等于S[i - P[i‘] - 1]，这在求P[i‘]时，就已经比较过了。当i‘ - P[i‘] <= L时，可以得到S[L...2 * i‘ -
L]一定是回文子串，而S[L...2 * i‘ - L]恒等于S[2 * i - R....R]，此时，P[i]的值至少是R - i，而大于right部分的，都是没有比较过的，所以只能以i为中点，以R - i + 1为半径向两边扩展。结合i‘ - P[i‘] > L和i‘ - P[i‘] <= L的情况，可以发现P[i]的值至少等于min(P[i‘], R - i)，所以，在i < right的情况下，使P[i] = min(P[i‘], R - i)，然后以i为中心，P[i]为半径，向两边扩展，并更新相应的center和right值即可. - i > right: 这种情况下，只能以i为中心，向两边扩展，并更新相应的center和right值。
复杂度分析
计算过程中，需要用到额外的P数组，而right的值只能增加n次，所以该算法的时间、空间复杂度均为。
const int N = 1e+6 + 7;
char orign[N << 1];
int P[N << 1];
int Manacher(char *S)
{
int len = strlen(S);
S[len << 1] = '#', S[len << 1 | 1] = '\0';
for (int i = len - 1; i >= 0; --i)
S[i << 1 | 1] = S[i], S[i << 1] = '#';
int center = 0, right = 0, ans = 0;
len <<= 1;
for (int i = 0; i <= len; ++i)
{
P[i] = i <= right ? min(P[2 * center - i], right - i) : 0;
while (i - P[i] - 1 >= 0 && i + P[i] + 1 <= len && S[i - P[i] - 1] == S[i + P[i] + 1])
++P[i];
if (i + P[i] > right)
right = i + P[i], center = i;
ans = max(ans, P[i]);
}
return ans;
}
前面已经讲述了Manacher算法的工作原理，这里谈一下Manacher算法的应用.
应用一:回文子串个数
对于一个给定串S，能否在线性时间复杂度内求出该字符串有多少个回文子串?
答案是肯定的，统计存在多少个回文子串，只用统计以i(0 <= i < len(S))为中心、长度为偶数的回文子串数量和以i为中心长度为奇数的回文子串数量，然后累加即可。假设现在需要求解以i为中心、长度为奇数的回文子串数量，只需要找到以i为中心、长度为奇数的最长回文子串的长度值，然后将长度值加一除2，即为所求的解，偶数的处理方式一样。而在求解最长回文子串的长度时，计算出来的P[i]值，就已经计算出了以源串所有点为中心、长度分别是偶数和奇数的最长回文子串的长度，只需要线性遍历一遍P[i]数组，将(P[i]
+ 1) / 2的值累加，就是S的回文子串的个数。
应用二:扩展KMP
给定一个串S[0...n]，能否在线性时间复杂度内求出P[i] = LCP(S[i...n]，S[0...n])(1 <= i <= n)?
对于该问题，我们可以套用Manacher算法。现计算P[i]，假设P[1...i - 1]都已经计算好了，设定right为max(P[x] - 1 + x)(1 <= x < i)，left为取到right值时的x值。(1)当right >= i时，通过已经计算出来的P[1..i-1]值，我们可知S[left....right] = S[0...right
- left]，找到i的位置相当于S串的开头的位置:i‘ = i - left，如果i + P[i‘] <= right，那么很容易得出P[i] = P[i‘]，如果i + P[i‘] > right，那么P[i]的值至少为right - i + 1，综上两个情况，易知P[i]值至少为min(P[i‘]，right - i + 1)，然后暴力比较，并更新相应的left和right。由于right的值只能增加n次，所以该算法是。
当然了，上述的算法并不局限于与串自身匹配LCP，比如给定两个串S、T，要在S串中查找是否出现T串，用一个在S、T中都没有出现的字符连接T和S，这里假设为‘#‘，得到新串T#S，最后在判断P数组中是否存在值为len(T)的元素就能判断T串是否在S串中出现。而在扩展KMP中，对于模式串T，需要计算LCP(S[i...n]，T)(0 <= i <=
n)，同样可以利用上述的方法在的时间范围内求解，这也是Manacher算法与扩展KMP算法的相似之处。
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