我对Jon Limjap 的面试事故感到好奇，并开始寻找有效的方法来进行回文检测。我检查了回文高尔夫答案，在我看来，答案中只有两种算法，反转字符串并从尾部和头部检查。
def palindrome_short(s):
length = len(s)
for i in xrange(0,length/2):
if s[i] != s[(length-1)-i]: return False
return True
def palindrome_reverse(s):
return s == s[::-1]
我认为这些方法都不能用于检测巨大 DNA 序列中的精确回文。我环顾四周，并没有找到任何免费文章，说明这可能是一种超有效的方法。
一个好的方法可能是以分而治之的方法并行化第一个版本，将一对 char 数组 1..n 和 length-1-n..length-1 分配给每个线程或处理器。
有什么更好的方法？
你知道任何？
只给一个回文，你将不得不在 O(N) 中完成，是的。如您所说，您可以通过拆分字符串来提高多处理器的效率。
现在说你想做精确的 DNA 匹配。这些字符串有数千个字符长，而且非常重复。这给了我们优化的机会。
假设您将一个 1000 字符长的字符串分成 5 对 100,100。代码将如下所示：
isPal(w[0:100],w[-100:]) and isPal(w[101:200], w[-200:-100]) ...
等等...第一次进行这些匹配时，您将不得不处理它们。但是，您可以将您所做的所有结果添加到一个哈希表映射对到布尔值：
isPal = {("ATTAGC", "CGATTA"): True, ("ATTGCA", "CAGTAA"): False}
等等......不过，这会占用太多内存。对于 100,100 对，哈希映射将有 2*4^100 个元素。假设您只存储两个 32 位的字符串哈希作为键，您将需要 10^55 兆字节，这很荒谬。
也许如果您使用较小的字符串，问题可能会很容易解决。然后你将有一个巨大的哈希图，但至少回文对于假设 10x10 对将花费 O(1)，因此检查 1000 字符串是否是回文将需要 100 次查找而不是 500 次比较。它仍然是 O(N)，虽然......
您的第二个功能的另一个变体。我们不需要检查正常字符串和反向字符串的正确部分是否相等。
def palindrome_reverse(s):
l = len(s) / 2
return s[:l] == s[l::-1]
没有，除非您进行模糊匹配。这可能是他们在 DNA 中所做的（我已经用 smith-waterman 在 DNA 中进行了 EST搜索，但这显然比匹配回文或序列中的反向补码要困难得多）。
显然，你不会比 O(n) 渐近效率更好，因为每个字符必须至少检查一次。不过，您可以获得更好的乘法常数。
对于单线程，您可以使用汇编获得加速。您还可以通过一次检查大于一个字节的块中的数据来做得更好，但是由于对齐方面的考虑，这可能会很棘手。如果您可以一次检查大至 16 字节的块，则使用 SIMD 会做得更好。
如果你想并行化它，你可以将字符串分成 N 部分，并让处理器i将段[i*n/2, (i+1)*N/2)与段进行比较[L-(i+1)*N/2, L-i*N/2)。
它们都在 O(N) 中，所以我认为这些解决方案中的任何一个都没有任何特别的效率问题。也许我不够有创意，但我看不出如何在少于 N 个步骤中比较 N 个元素，所以像 O(log N) 这样的东西绝对不可能恕我直言。
Pararellism 可能会有所帮助，但它仍然不会改变算法的 big-Oh 等级，因为它相当于在更快的机器上运行它。
从中心进行比较总是更有效，因为您可以在未命中的早期退出，但它允许您进行更快的最大回文搜索，无论您是在寻找最大半径还是所有非重叠回文。
唯一真正的并行化是如果您有多个独立的字符串要处理。拆分成块会为每次未命中浪费大量工作，而且未命中总是比命中多得多。
使用 Python，短代码可以更快，因为它将负载放入更快的 VM 内部（还有整个缓存和其他类似的东西）
def ispalin(x):
return all(x[a]==x[-a-1] for a in xrange(len(x)>>1))
您可以使用哈希表来放置字符并有一个计数器变量，每次您找到不在表/映射中的元素时，其值都会增加。如果您检查并找到表中已经存在的元素，请减少计数。
For odd lettered string the counter should be back to 1 and for even it should hit 0.I hope this approach is right.
See below the snippet.
s->refers to string
eg: String s="abbcaddc";
Hashtable<Character,Integer> textMap= new Hashtable<Character,Integer>();
char charA[]= s.toCharArray();
for(int i=0;i<charA.length;i++)
{
if(!textMap.containsKey(charA[i]))
{
textMap.put(charA[i], ++count);
}
else
{
textMap.put(charA[i],--count);
}
if(length%2 !=0)
{
if(count == 1)
System.out.println("(odd case:PALINDROME)");
else
System.out.println("(odd case:not palindrome)");
}
else if(length%2==0)
{
if(count ==0)
System.out.println("(even case:palindrome)");
else
System.out.println("(even case :not palindrome)");
}
public class Palindrome{
private static boolean isPalindrome(String s){
if(s == null)
return false; //unitialized String ? return false
if(s.isEmpty()) //Empty Strings is a Palindrome
return true;
//we want check characters on opposite sides of the string
//and stop in the middle <divide and conquer>
int left = 0; //left-most char
int right = s.length() - 1; //right-most char
while(left < right){ //this elegantly handles odd characters string
if(s.charAt(left) != s.charAt(right)) //left char must equal
return false; //right else its not a palindrome
left++; //converge left to right
right--;//converge right to left
}
return true; // return true if the while doesn't exit
}
}
虽然我们正在进行 n/2 计算，但它仍然是 O(n)，这也可以使用线程来完成，但是计算会变得混乱，最好避免它。这不会测试特殊字符并且区分大小写。我有代码可以做到这一点，但是可以修改此代码以轻松处理。