用动态规划与散列表破译字符串谜题：纵览动态规划算法与哈希函数的魅力

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踏上LeetCode的征途，你我皆为智者，而「1044. 最长重复子串」便是对智慧的试炼。想要破解这道难题，需要潜心钻研字符串处理之道，掌握字符串比较、子串匹配等基本功。而今，两大绝招横空出世：动态规划算法与散列表，助力你在字符串题海中乘风破浪。

一、动态规划算法：庖丁解牛，纵横字符串

面对复杂的字符串问题，动态规划算法犹如庖丁手中的刀，游刃有余。它遵循着「化繁为简」的原则，将庞大问题逐一分解为小块，直至触底，再循序渐进地求解，最终获得最终答案。

以「1044. 最长重复子串」为例，题目要求你找出字符串中长度最长的重复子串。乍一看，似乎无从下手，但运用动态规划算法，一切迎刃而解。

1. 寻找最长公共子字符串：两个字符串的「默契」

第一步，我们先来探究字符串的「默契」，即寻找两个字符串的最长公共子字符串。不妨想象，将两个字符串逐一比对，寻找其中重叠的部分，最长重叠的部分就是它们的最长公共子字符串。

2. 定义「子问题」：庖丁拆牛，循序渐进

接下来，运用动态规划算法，我们将问题分解为一系列子问题：寻找任意两个子字符串的最长公共子字符串。然后，按照子字符串的长度从小到大，依次求解每个子问题。

3. 动态规划求解：从子问题到全局答案

有了子问题与求解顺序，我们便可构建一个二维表格，其中每一格代表两个子字符串的最长公共子字符串。从表格的左上角开始，逐步填充每个单元格，最终获得全局答案——字符串中长度最长的重复子串。

二、散列表：庖丁解牛，纵横字符串

除了动态规划算法，散列表也是字符串处理的利器。它就像一个高效的索引系统，帮助你快速找到字符串中特定元素的位置。

1. 哈希函数：字符串的「指纹」

散列表的核心思想在于哈希函数。哈希函数是一种将字符串映射为固定长度值的函数，这个值被称为「哈希值」。巧妙之处在于，两个相同的字符串必定具有相同的哈希值，反之亦然。

2. 构建散列表：快速检索的索引系统

有了哈希函数，便可构建散列表。散列表将字符串及其哈希值一一对应，形成一个高效的索引系统。当我们需要查找某个字符串时，只需计算其哈希值，便可快速定位到它在散列表中的位置。

三、动态规划与散列表联袂出击：所向披靡

将动态规划算法与散列表结合使用，可大幅提升「1044. 最长重复子串」的求解效率。首先，利用哈希函数快速查找重复子串的候选区段，然后运用动态规划算法进一步验证候选区段是否为重复子串，从而降低时间复杂度，快速找到答案。

结语：字符串处理的艺术

字符串处理是一门艺术，它要求开发者具备扎实的算法功底与灵活的思维能力。动态规划算法与散列表只是其中两颗璀璨的明珠，还有更多技巧与算法等待着你的探索。