5. 最长回文子串
题目描述:
给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。
示例 1:
输入: "babad"
输出: "bab"
注意: "aba" 也是一个有效答案。
示例 2:
输入: "cbbd"
输出: "bb"
思路一:中心扩展法
参考:https://leetcode-cn.com/problems/palindromic-substrings/solution/liang-dao-hui-wen-zi-chuan-de-jie-fa-xiang-jie-zho/
选定中心点后,同时判断左右字符是否相等,如果相等,则构成了回文子串,再继续向左右扩张,判断是否能形成更长的回文子串。
首先每个字符都可以是中心点,其次所有相邻的两个字符也可以中心点,比如abba, 如果以单个字符中心点,那么abba这最长的回文子串就永远统计不到,但是如果以 bb 为中心点,则能统计到这个回文子串。
至于为什么三个相邻的字符,四个相邻的字符不是中心点,因为三个相邻的字符可以是单个中心点扩展一次得到,四个相邻的字符可以是两个相邻的字符扩展一次得到。所以中心点的个数为 2n-1, n 字符串长度。
1 class Solution {
2 public String longestPalindrome(String s) {
3 // 中心扩展法
4 if(s == null){
5 return null;
6 }
7 int maxLength = 0; // 当前回文子串的最大长度
8 String maxPalindrome = "";
9 int len = s.length();
10 for(int center = 0; center < 2 * len - 1; center++){
11 int left = center / 2;
12 int right = center / 2 + center % 2;
13 while(left >= 0 && right < len && s.charAt(left) == s.charAt(right)){
14 if(right - left + 1 > maxLength){
15 maxLength = right - left + 1;
16 maxPalindrome = s.substring(left, right + 1);
17 }
18 left--;
19 right++;
20 }
21 }
22 return maxPalindrome;
23 }
24 }
leetcode 执行用时:40 ms > 51.97%, 内存消耗:39.3 MB > 55.85%
复杂度分析:
时间复杂度:只有一个for循环,所以时间复杂度为O(n)
空间复杂度:O(1)
思路二:动态规划
参考:https://leetcode-cn.com/problems/palindromic-substrings/solution/shou-hua-tu-jie-dong-tai-gui-hua-si-lu-by-hyj8/
动态规划,二维数组,dp[i][j]是个布尔值,表示[i, j]之间的子串是否是回文串
区间只有一个字符肯定是回文串
区间只有两个字符,且两个字符相等,那也是回文串
如果[i,j]两个端点的字符相等且内部子串dp[i+1][j-1]也是回文串,那整个区间都是回文串
其实上面三种情况可以归纳为,如果区间两端字符相等,且区间长度小于等于2或者大于2但是内部是回文串,那么整个区间都是回文串,借用上面参考文章作者的一张图
因为转态转移方程中求dp[i][j]时用到了dp[i+1][j-1], 所以我们的外层循环应该循环j, 当前 j 把内层循环的的所有 i 都迭代一遍,这样dp[i][j]使用dp[i+1][j-1]就没有问题了
1 class Solution {
2 public String longestPalindrome(String s) {
3 // 动态规划
4 if(s == null){
5 return null;
6 }
7 int maxLength = 0; // 当前回文子串的最大长度
8 String maxPalindrome = "";
9 int len = s.length();
10 boolean[][] dp = new boolean[len][len]; // 保存[i, j]区间的子串是否为回文子串
11 for(int j = 0; j < len; j++){
12 for(int i = 0; i <= j; i++){
13 if(s.charAt(i) == s.charAt(j) && (j - i <= 1 || dp[i+1][j-1])){
14 dp[i][j] = true;
15 if(maxLength < j - i + 1){
16 maxLength = j - i + 1;
17 maxPalindrome = s.substring(i, j+1);
18 }
19 }
20 }
21 }
22 return maxPalindrome;
23 }
24 }
leetcode 执行用时:257 ms > 11.41%, 内存消耗:45.1 MB > 5.76%, 比思路一慢了很多,多了空间,也多了时间
复杂度分析:
时间复杂度:两个for循环, 所以空间复杂度为O(n2)
空间复杂度:需要一个n* n的矩阵,所以空间复杂度为O(n2)
空间降维
1 class Solution {
2 public String longestPalindrome(String s) {
3 // 动态规划
4 if(s == null){
5 return null;
6 }
7 int maxLength = 0; // 当前回文子串的最大长度
8 String maxPalindrome = "";
9 int len = s.length();
10 boolean[] dp = new boolean[len]; // 保存[i, j]区间的子串是否为回文子串
11 for(int j = 0; j < len; j++){
12 for(int i = 0; i <= j; i++){
13 if(s.charAt(i) == s.charAt(j) && (j - i <= 1 || dp[i+1])){
14 dp[i] = true;
15 if(maxLength < j - i + 1){
16 maxLength = j - i + 1;
17 maxPalindrome = s.substring(i, j+1);
18 }
19 }else{
20 dp[i] = false;
21 }
22 }
23 }
24 return maxPalindrome;
25 }
26 }
leetcode 执行用时:247 ms > 11.58%, 内存消耗:39.2 MB > 54.45%, 时间效率基本没变,但是空间效率提升了很多
复杂度分析:
时间复杂度:两个循环,遍历了 len * len /2个元素,所以时间复杂度为O(n 2)
空间复杂度:只需要一个长度为 n的矩阵,所以空间复杂度为O(n)