中心扩展法,依次遍历每个字符。
class Solution {
// // 思路1: DP。这种思路就是尝试所有可能的palin的长度, [0, len], 遍历左右的[i,j]组合,找出其中最长的回文串。
// public String longestPalindrome(String s) {
// // corner
// if (s == null || s.length() < 2) return s;
// int sLen = s.length(), maxLen = 1;
// String longest = null; // string的初始化可以为null
// boolean[][] dp = new boolean[sLen][sLen]; // 判断i...j是不是回文
// for (int k = 0; k < sLen; k++) { // k --> possible palin len
// for (int i = 0; i < sLen - k; i++) {
// int j = i + k;
// if (s.charAt(i) == s.charAt(j) && (j - i <= 2 || dp[i + 1][j - 1] == true)) { // 二维矩阵其实只填满了右上部分
// dp[i][j] = true;
// int currLen = j - i + 1; // 此时必定回文
// if (currLen > maxLen) {
// maxLen = currLen;
// longest = s.substring(i, j + 1);
// }
// }
// }
// }
// return longest == null ? s.substring(0, 1) : longest;
// }
// 思路2: 从每个点开始,分别向左右拓展,看能获得的最长的回文串有多长。拓展的时候,要分两种情况:1.回文串是奇数(以当前字母为中心);2.回文串是偶数(以当前字母和其右边/左边的字母为中心)。keep一个global max,每次拓展完成之后,就比较一下。
// time:不一定。如果是"aaaaaa"这样的,会有很多重复的visit(从左向右数,2n/2n-1/2n-2/...), 会达到n^2。如果是"abcde"这样的,直接就是O(n).
int max = 0; // 回文串最小的长度是1(某字母本身)
int start = 0; // maxPalin的起点
public String longestPalindrome(String s) {
// corner case
if (s == null || s.length() == 0) return "";
// if (s.length() == 1) return s; // extendPalin函数可以handle长度为1的情况
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
extendPalin(s, i, i);
extendPalin(s, i, i + 1);
}
return s.substring(start, start + max); // 用"起点+长度"来确定substring,更方便
}
private void extendPalin(String s, int i, int j) {
while (i >= 0 && i < s.length() && j >= 0 && j < s.length() && s.charAt(i) == s.charAt(j)) { // 这里不要写i-1和j+1,因为前面的判断条件只能保证i和j不越界。
i--;
j++;
}
int currLen = j - i - 1; // (j - 1) - (i + 1) + 1, 循环终止前一轮的substring(i, j)才是我们想要的
if (currLen > max) {
max = currLen;
start = i + 1;
}
}
}
/*
cbabc
*/
动态规划,神奇的方法:
class Solution {
public String longestPalindrome(String s) {
int n = s.length();
String res = "";
boolean[][] dp = new boolean[n][n];
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = i; j < n; j++) {
dp[i][j] = s.charAt(i) == s.charAt(j) && (j - i < 3 || dp[i + 1][j - 1]);
if (dp[i][j] && (j - i + 1 > res.length())) {
res = s.substring(i, j + 1);
}
}
}
return res;
}
}