📅  最后修改于: 2023-12-03 15:36:59.300000             🧑  作者: Mango
加权字符串为回文的树是一种经常出现在字符串算法中的数据结构,它可以用来解决许多字符串匹配和处理问题。在这里,我们将简要介绍什么是加权字符串为回文的树,并通过一个程序来演示如何计算树的叶子节点数。
加权字符串为回文的树是一种特殊的树,它的每个节点对应一个回文字符串。树的根节点表示空字符串,其他节点表示不同长度的回文子串。每个节点都有它的深度和权值(表示它代表的回文字符串的唯一编码)。
加权字符串为回文的树包含了输入字符串的所有回文子串,它可以用来解决许多字符串处理问题,比如寻找最长回文子串、计算字符串中回文子串的数量等等。
下面是一个简单的算法来构造加权字符串为回文的树:
对于一个加权字符串为回文的树,它的叶子节点是代表输入字符串中所有的长度大于1的回文子串的节点。要计算叶子节点数,可以使用以下算法:
下面是一个简单的Python程序来演示如何计算加权字符串为回文的树的叶节点数:
class Node:
def __init__(self, depth, weight):
self.depth = depth
self.weight = weight
self.children = []
def add_string(root, s):
for i in range(len(s)):
j = i + 1
while j <= len(s):
t = s[i:j]
if t == t[::-1]:
add_node(root, t, i)
j += 1
def add_node(root, s, pos):
node = root
for i, c in enumerate(reversed(s)):
found = False
for child in node.children:
if child.weight == c:
child.depth += 1
node = child
found = True
break
if not found:
new_node = Node(node.depth + 2, c)
node.children.append(new_node)
node = new_node
node.pos = pos
def count_leaves(node):
if not node.children:
return 1
count = 0
for child in node.children:
count += count_leaves(child)
return count
def main():
s = 'ababcbaxyzzyxba'
root = Node(-1, None)
add_string(root, s)
print(count_leaves(root))
if __name__ == '__main__':
main()
这个程序首先定义了一个Node类,用来表示加权字符串为回文的树中的每个节点。然后,它定义了三个函数:
add_string
:将字符串中的回文子串添加到树中。add_node
:添加一个节点到树中。count_leaves
:计算树的叶子节点数。最后,在main
函数中,它使用上面定义的函数构造一个加权字符串为回文的树,并计算它的叶子节点数。运行程序,输出为15
,表示输入字符串中有15个长度大于1的回文子串。
在这里,我们通过介绍加权字符串为回文的树来解决许多字符串处理问题。我们演示了如何构造加权字符串为回文的树,并通过一个简单的Python程序演示了如何计算树的叶子节点数。加权字符串为回文的树是一个强大的数据结构,值得您进一步学习和探索。