文章目录
- 问题描述
- 示例1
- 示例2
- 提示
- 思路分析
- 代码分析
- 完整代码
- 详细分析
- 运行效果截图
- 调用示例
- 运行结果
- 完结
问题描述
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”
提示
- 1 <= s.length <= 1000
- s 仅由数字和英文字母组成
思路分析
我们可以使用动态规划来解决这个问题。首先,定义一个二维数组 dp
,其中 dp[i][j]
表示从索引 i
到索引 j
的子串是否是回文串。如果子串是回文串,则 dp[i][j]
的值为 True
,否则为 False
。
根据回文串的定义,我们可以得到以下推导公式:
- 如果一个字符串的首尾字符不相等,则它肯定不是回文串,即:
dp[i][j] = False
。 - 如果一个字符串的首尾字符相等,并且去掉首尾字符后的子串是回文串,则它也是回文串,即:
dp[i][j] = dp[i+1][j-1]
。
接下来,我们需要考虑边界条件。当子串的长度为 1
或 2
时,只需要判断首尾字符是否相等即可。因此,有以下边界条件:
- 当
j - i + 1 = 1
,即子串长度为1
时,表示该字符本身就是回文串,即:dp[i][j] = True
。 - 当
j - i + 1 = 2
,即子串长度为2
时,如果首尾字符相等,则该子串也是回文串,即:dp[i][j] = (s[i] == s[j])
。
最后,我们遍历字符串 s
,根据以上推导公式计算 dp
数组的值,并记录最长的回文子串。
代码分析
- 首先,判断输入字符串
s
的长度是否为 0,如果是,则直接返回空字符串。 - 接着,初始化变量
n
,表示字符串s
的长度,并创建一个二维数组dp
,大小为n
×n
,用于存储回文子串的判断结果。 - 然后,初始化变量
start
和max_len
,表示最长回文子串的起始位置和长度,初始值均为 0。 - 对于单个字符来说,它本身就是回文串,所以将
dp[i][i]
设置为True
。 - 接下来,通过两层循环遍历字符串
s
,其中,外层循环变量j
表示右边界,内层循环变量i
表示左边界。 - 在循环过程中,对于每个子串的首尾字符进行判断:
- 如果首尾字符不相等,即
s[i] != s[j]
,则该子串不是回文串,将dp[i][j]
设置为False
。 - 如果首尾字符相等,即
s[i] == s[j]
,则判断去掉首尾字符后的子串是否是回文串,即dp[i+1][j-1]
,如果是,则当前子串也是回文串,将dp[i][j]
设置为True
。 - 同时,更新最长回文子串的起始位置和长度,并记录下来。
- 如果首尾字符不相等,即
- 循环结束后,返回字符串
s
中最长回文子串,即s[start:start + max_len]
。
完整代码
class Solution(object):
def longestPalindrome(self, s):
"""
:type s: str
:rtype: str
"""
n = len(s)
if n == 0:
return ""
# 初始化dp数组
dp = [[False] * n for _ in range(n)] # 创建一个大小为n×n的二维数组dp,用于存储回文子串的判断结果
# 初始化最长回文子串的起始位置和长度
start = 0
max_len = 1
# 单个字符一定是回文串,将dp[i][i]设置为True
for i in range(n):
dp[i][i] = True
# 遍历字符串,计算dp数组的值
for j in range(1, n): # 外层循环变量j表示右边界
for i in range(j): # 内层循环变量i表示左边界
if s[i] == s[j]:
# 当前字符首尾相等,如果去掉首尾字符后的子串也是回文串,则当前子串也是回文串
if j - i + 1 <= 2 or dp[i + 1][j - 1]:
dp[i][j] = True
# 更新最长回文子串的起始位置和长度
if j - i + 1 > max_len:
max_len = j - i + 1
start = i
return s[start:start + max_len] # 返回最长回文子串
详细分析
- 首先,判断输入字符串
s
的长度是否为 0,如果是,则直接返回空字符串。
n = len(s)
if n == 0:
return ""
- 接着,初始化变量
n
,表示字符串s
的长度,并创建一个二维数组dp
,大小为n
×n
,用于存储回文子串的判断结果。
n = len(s)
dp = [[False] * n for _ in range(n)]
- 然后,初始化变量
start
和max_len
,表示最长回文子串的起始位置和长度,初始值均为 0。
start = 0
max_len = 1
- 对于单个字符来说,它本身就是回文串,所以将
dp[i][i]
设置为True
。
for i in range(n):
dp[i][i] = True
- 接下来,通过两层循环遍历字符串
s
,其中,外层循环变量j
表示右边界,内层循环变量i
表示左边界。
for j in range(1, n):
for i in range(j):
- 在循环过程中,对于每个子串的首尾字符进行判断:
- 如果首尾字符不相等,即
s[i] != s[j]
,则该子串不是回文串,将dp[i][j]
设置为False
。 - 如果首尾字符相等,即
s[i] == s[j]
,则判断去掉首尾字符后的子串是否是回文串,即dp[i+1][j-1]
,如果是,则当前子串也是回文串,将dp[i][j]
设置为True
。
- 如果首尾字符不相等,即
if s[i] == s[j]:
if j - i + 1 <= 2 or dp[i + 1][j - 1]:
dp[i][j] = True
- 同时,更新最长回文子串的起始位置和长度,并记录下来。
if j - i + 1 > max_len:
max_len = j - i + 1
start = i
- 循环结束后,返回字符串
s
中最长回文子串,即s[start:start + max_len]
。
return s[start:start + max_len]
这样,就完成了找到字符串中最长回文子串的任务。
运行效果截图
调用示例
solution = Solution()
s = "babad"
s1 = "cbbd"
print(solution.longestPalindrome(s))
print(solution.longestPalindrome(s1))