题目:
给你一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。
示例 1:
输入:s = "babad" 输出:"bab" 解释:"aba" 同样是符合题意的答案。
解题思路:
对于一个子串而言,如果它是回文串,并且长度大于 22,那么将它首尾的两个字母去除之后,它仍然是个回文串。例如对于字符串 textrm{``ababa''}“ababa”,如果我们已经知道 textrm{``bab''}“bab” 是回文串,那么 textrm{``ababa''}“ababa” 一定是回文串,这是因为它的首尾两个字母都是 textrm{``a''}“a”。
根据这样的思路,我们就可以用动态规划的方法解决本题。我们用 P(i,j) 表示字符串 s的第 i到 j 个字母组成的串(下文表示成 s[i:j])是否为回文串:
根据这样的思路,我们就可以用动态规划的方法解决本题。我们用 P(i,j) 表示字符串 s 的第 i 到 j 个字母组成的串(下文表示成 s[i:j])是否为回文串:
这里的「其它情况」包含两种可能性:
-
s[i,j] 本身不是一个回文串;
-
i>j,此时 s[i, j] 本身不合法。
那么我们就可以写出动态规划的状态转移方程:
也就是说,只有 s[i+1:j-1] 是回文串,并且 s 的第 i和 j 个字母相同时,s[i:j]才会是回文串。
上文的所有讨论是建立在子串长度大于 22 的前提之上的,我们还需要考虑动态规划中的边界条件,即子串的长度为 11 或 22。对于长度为 11 的子串,它显然是个回文串;对于长度为 22 的子串,只要它的两个字母相同,它就是一个回文串。因此我们就可以写出动态规划的边界条件:
总代码:
class Solution:
def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
n = len(s)
if n < 2:
return s
max_len = 1
begin = 0
# dp[i][j] 表示 s[i..j] 是否是回文串
dp = [[False] * n for _ in range(n)]
for i in range(n):
dp[i][i] = True
# 递推开始
# 先枚举子串长度
for L in range(2, n + 1):
# 枚举左边界,左边界的上限设置可以宽松一些
for i in range(n):
# 由 L 和 i 可以确定右边界,即 j - i + 1 = L 得
j = L + i - 1
# 如果右边界越界,就可以退出当前循环
if j >= n:
break
if s[i] != s[j]:
dp[i][j] = False
else:
if j - i < 3:
dp[i][j] = True
else:
dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1]
# 只要 dp[i][L] == true 成立,就表示子串 s[i..L] 是回文,此时记录回文长度和起始位置
if dp[i][j] and j - i + 1 > max_len:
max_len = j - i + 1
begin = i
return s[begin:begin + max_len]
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