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力扣题解——算法世界里的战斗指南:轻松攻克《最长回文子串》!

前端

壹、剖析题意,明晰问题

《最长回文子串》这道题要求我们在给定的字符串中找出最长的回文子串。回文子串是指一个正读和反读都一样的字符串,例如,“abba”和“racecar”都是回文子串。

贰、算法设计,巧解难题

我们常用的解决此类问题的算法有两种:

1. 中心扩展法

该算法的核心思想是选择字符串中的每个字符作为回文串的中心,向两边扩展,直到遇到不同的字符或到达字符串末尾。然后,我们比较扩展后的回文子串的长度,选择最长的一个作为结果。

2. 动态规划

动态规划算法从子问题开始,逐步解决较大的问题。对于一个字符串,我们可以用一个二维数组来保存子字符串是否是回文串。然后,我们从较小的子字符串开始,依次检查较大的子字符串,直到找到最长的回文子串。

叁、代码实现,展现优雅

我们以中心扩展法为例,用Python语言实现算法。

def longest_palindrome(s):
    """
    :type s: str
    :rtype: str
    """
    if not s:
        return ""

    max_len = 1
    start = 0
    end = 0

    for i in range(len(s)):
        # 针对奇数长度的回文串
        left, right = i, i
        while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
            if right - left + 1 > max_len:
                start = left
                end = right
                max_len = right - left + 1
            left -= 1
            right += 1

        # 针对偶数长度的回文串
        left, right = i, i + 1
        while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
            if right - left + 1 > max_len:
                start = left
                end = right
                max_len = right - left + 1
            left -= 1
            right += 1

    return s[start:end+1]

肆、复杂度分析,洞悉效率

对于中心扩展法,时间复杂度为O(n^2),其中n为字符串的长度。对于动态规划,时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(n^2)。

结语:

《最长回文子串》这道题是一道经典的算法题,通过对字符串的处理和算法的设计,我们可以解决实际问题。相信通过这篇文章,你已经对这道题有了更深入的理解。在算法的世界中,不断探索和学习,你终将成为一名算法高手!