5.给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。
如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串。
示例 1：
输入：s = “babad”
输出：“bab”
解释：“aba” 同样是符合题意的答案。
示例 2：
输入：s = “cbbd”
输出：“bb”
- 暴力解法。无非就是双重循环，截取出所有子串，判断是否为回文串，然后取最大值。稍微优化一下，如果此时子串长度小于当前最长的回文子串 max 就直接跳过，当前子串长度为
j - i +1 -
String s; public String longestPalindrome(String s) { this.s = s; int n = s.length(); // start：最长回文子串起始下标 int max = 0,start = 0; for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=i;j<n;j++){ if(j-i+1 < max)continue; if(isPalindrome(i,j)){ max = Math.max(max, j-i+1); start = i; } } } return s.substring(start, start+max); } public boolean isPalindrome(int i,int j){ // 根据回文串对称的性质从左右两端往中间找，有不一样的就不是 while(i<j){ if(s.charAt(i++)!=s.charAt(j--))return false; } return true; } - 中心扩散法。遍历 s 的每个下标，以其为中心点向两边扩散，看是否为相同字符，就能得到以该点为中心的回文串。但是回文串不一定为奇数长度，即中心点处长度不一定为 1，比如 abccba，中心点处其实为 cc，所以就在扩散时定义初始左右起点为这两个字符的下标即可。
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public String longestPalindrome(String s) { int n = s.length(); int max = 0,start = 0; for(int mid=0;mid<n;mid++){ if(n-mid<max/2)break; int i=mid,j=mid; //有相同的点就移动初始右端点 // 为什么不需要移动左端点?看下面 mid = j 部分 while(j<n-1 && s.charAt(j)==s.charAt(j+1))j++; // i~j 这一段的点作为中心处已经在这一轮考虑过，所以之后直接跳过即可 // 同时这也保证了下一轮 i 初始化为 mid 时,i 的左边不会和 i 处字符重复 // 相当于在上一轮就移动了左端点，遍历顺序为从左到右，所以首轮左处无端点无需处理 mid = j; // 向两端延伸求最大回文串长度 while(i>0 && j<n-1 && s.charAt(i-1)==s.charAt(j+1)){ i--; j++; } // 更新最大值和最大回文子串起始下标 if(j-i+1>max){ max = j-i+1; start=i; } } return s.substring(start, start+max); } - 动态规划法。根据上面中心扩散法判断回文串的方式，可以大致看到动态规划的雏形。假定 boolean dp[left][right] 表示子串 s[left:right] 是否为回文串。那么从 dp[left][right] 为 true 开始，如果
s.charAt(left-1)==s.charAt(right+1)，就可以得到 dp[left-1][right+1] 为 true，即dp[l][r] = dp[l+1][r-1] && s.charAt(l-1)==s.charAt(r+1)。得到递推公式以后还需要确定一下边界条件。以下 s.charAt(left) 我就简写成 s[left] 了，如果 s[left]!=s[right]，说明当前子串左右两端字符不相同，那么你怎么都不会是回文串；如果相同，那么当子串长度小于等于 3 时，你一定是回文串，比如 aba,bb,a，否则就根据 dp[left + 1][right - 1] 递推。 - 考虑到dp[left][right] 依赖 dp[left + 1][right - 1] 的特性，比如 dp[0][3]，要先知道 dp[1][2] ，那 left 在外层遍历是肯定不可能先得到 dp[1][x] 再得到 dp[0][x] 的，所以遍历顺序需要调整为外层为 right，内层为 left
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public String longestPalindrome(String s) { int n = s.length(); boolean[][] dp = new boolean[n][n]; int max = 0,start = 0; for(int j=0;j<n;j++){ for(int i=0;i<=j;i++){ if(s.charAt(i)!=s.charAt(j))continue; if(j-i<3)dp[i][j]=true; else dp[i][j]=dp[i+1][j-1]; if(dp[i][j] && j-i+1>max){ max = j-i+1; start=i; } } } return s.substring(start, start+max); } - 长度为 1 的子串肯定是回文串，所以还可以根据这点稍微优化一下
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int max = 1,start = 0; for(int j=1;j<n;j++){ for(int i=0;i<j;i++){ - 马拉车算法（Manacher）：回文串有奇数
aba和偶数abba两种形式，使用马拉车算法，会在字符串的每两个字符间以及字符首尾加上一个特殊字符，这样最终字符串长度都会为奇数，同时，原本的每个回文串的长度也会都变成奇数，以上面两个字符串为例就可以证明 aba->*a*b*a*abba->*a*b*b*a*- 其实就是奇数加偶数必定为奇数
- 再引用一个变量回文半径，表示回文串左边或右边到中心点的长度，比如
*a*b*a*回文半径为*a*b或者b*a*的长度也就是 4，*a*b*b*a*回文半径为 5 - 铺垫完毕，进入正题，中心扩散法每次换一个中心点，都要重新计算此时以 i 点为中心点的回文串长度，而马拉车在中心扩散法的基础上改进，可以利用之前的结果。
- 因为遍历顺序是从左到右，所以我们取之前的回文串结果中右边界最大的一个，利用它推出当前以 i 为中心的回文串长度。我们就假设之前的那个结果中心点为 maxCenter，左右端点为 left 和 maxRight。我们根据 i 的位置划分出不同情况下怎么推出当前结果
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i < maxRight，那么以 maxCenter 为对称中心对称过去的点 j 肯定在 left 到 maxCenter，如果以 j 为中心点得到的回文串也在 left 到 maxCenter 之内，那根据对称的性质，i 对应的结果和 j 对应的一样，下图顺便说明了得到 j 点的计算公式，把 left 带入 0 为例子比较容易推导， p[] 为回文串半径数组
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i < maxRight，但是以 j 为中心的回文串长度超过了 left，还是根据对称，我起码可以肯定我的回文串半径最小也等于 j - left ，也就是 maxRight - i，我们以此为基础用中心扩散法继续扩散即可
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i > maxRight，那没办法了，老老实实从头开始中心扩散法吧
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- i 为什么没有小于 maxCenter 的情况，因为 maxCenter 就是我们之前不断遍历得到的某个 i，新的 i 当然大于之前的 i 了
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int charLen = s.length();//源字符串的长度 int length = charLen * 2 + 1;//添加特殊字符之后的长度 char[] chars = s.toCharArray();//源字符串的字符数组 char[] res = new char[length];//添加特殊字符的字符数组 int index = 0; //添加特殊字符 for (int i = 0; i < res.length; i++) { res[i] = (i % 2) == 0 ? '#' : chars[index++]; } //新建p数组 ，p[i]表示以res[i]为中心的回文串半径 int[] p = new int[length]; //maxRight(某个回文串延伸到的最右边下标) //maxCenter(maxRight所属回文串中心下标), //resCenter（记录遍历过的最大回文串中心下标） //resLen（记录遍历过的最大回文半径） int maxRight = 0, maxCenter = 0, resCenter = 0, resLen = 0; //遍历字符数组res for (int i = 0; i < length; i++) { if (i < maxRight) { //情况一，i没有超出范围[left,maxRight] //2 * maxCenter - i其实就是j的位置，实际上是判断p[j]<maxRight - i // maxRight - i 其实就是 j-left，也就是说 j 的回文半径在 left ~ j if (p[2 * maxCenter - i] < maxRight - i) { //j的回文半径没有超出范围[left,maxRight]，直接让p[i]=p[j]即可 p[i] = p[2 * maxCenter - i]; } else { //情况二，j的回文半径已经超出了范围[left,maxRight]，我们可以确定p[i]的最小值 //是maxRight - i，至于到底有多大，后面还需要在计算 // i - p[i] 表示以 i 为中心， p[i] 为半径的回文串的左端点，同理 i + p[i] 为右端点 // 半径不断增加就等于中心点不断向外扩散 p[i] = maxRight - i; while (i - p[i] >= 0 && i + p[i] < length && res[i - p[i]] == res[i + p[i]]) p[i]++; } } else { //情况三，i超出了范围[left,maxRight]，就没法利用之前的已知数据，而是要一个个判断了 p[i] = 1; while (i - p[i] >= 0 && i + p[i] < length && res[i - p[i]] == res[i + p[i]]) p[i]++; } // 匹配完之后，如果右边界i + p[i]超过maxRight，那么就更新maxRight和maxCenter // 因为主要看 i 相对右边界来推导结果，所以能更新右边界就更新 if (i + p[i] > maxRight) { maxRight = i + p[i]; maxCenter = i; } //记录最长回文串的半径和中心位置 if (p[i] > resLen) { resLen = p[i]; resCenter = i; } } //计算最长回文串的长度和开始的位置 resLen = resLen - 1; int start = (resCenter - resLen) >> 1; //截取最长回文子串 return s.substring(start, start + resLen); - 如下图所示，有特殊字符的回文半径 - 1 其实就是原始回文串的长度，这也就是
resLen = resLen - 1;的由来
- 上面三种情况还能合并，把他们都看成确定半径以及扩散这两步即可，情况 1 确定完半径以后不满足扩散条件所以不会扩散，情况 2 和 3 也就是初始半径不同，都会扩散
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int charLen = s.length();//源字符串的长度 int length = charLen * 2 + 1;//添加特殊字符之后的长度 char[] chars = s.toCharArray();//源字符串的字符数组 char[] res = new char[length];//添加特殊字符的字符数组 int index = 0; //添加特殊字符 for (int i = 0; i < res.length; i++) { res[i] = (i % 2) == 0 ? '#' : chars[index++]; } //新建p数组 ，p[i]表示以res[i]为中心的回文串半径 int[] p = new int[length]; //maxRight(某个回文串延伸到的最右边下标) //maxCenter(maxRight所属回文串中心下标), //resCenter（记录遍历过的最大回文串中心下标） //resLen（记录遍历过的最大回文半径） int maxRight = 0, maxCenter = 0, resCenter = 0, resLen = 0; //遍历字符数组res for (int i = 0; i < length; i++) { //合并后的代码 p[i] = maxRight > i ? Math.min(maxRight - i, p[2 * maxCenter - i]) : 1; //上面的语句只能确定i~maxRight的回文情况，至于maxRight之后的部分是否对称， //就看是否需要一个个去匹配了，匹配的时候首先数组不能越界 while (i - p[i] >= 0 && i + p[i] < length && res[i - p[i]] == res[i + p[i]]) p[i]++; //匹配完之后，如果右边界i + p[i]超过maxRight，那么就更新maxRight和maxCenter if (i + p[i] > maxRight) { maxRight = i + p[i]; maxCenter = i; } //记录最长回文串的半径和中心位置 if (p[i] > resLen) { resLen = p[i]; resCenter = i; } } //计算最长回文串的长度和开始的位置 resLen = resLen - 1; int start = (resCenter - resLen) >> 1; //截取最长回文子串 return s.substring(start, start + resLen);
