最长回文子串问题(五种方法)

本文记录最长回文子串问题的五种解决方法,包括:

问题

从给定的字符串 s 中找到最长的回文子串的长度。

例如 s = "babbad" 的最长回文子串是 "abba" ,长度是 4

leetcode 题目 - 最长回文子串

回文串的判断

首先,回文串的判断方法是简单的:从两边向中间,不断比较头尾字符是否相同即可。

判断回文串 - C 语言实现
// 判断给定字符串是否是回文串
bool IsPalindromicString(char *s) {
    int n = strlen(s);
    int left = 0;
    int right = n - 1;

    while (left < right) {
        if (s[left] == s[right]) {
            left++;
            right--;
        } else {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

时间复杂度是 $O(n)$ 。

中心扩展方法

中心扩展方法的思路是非常自然的:

遍历每一个字符,向两边扩展找到以其为中心的最长回文子串, 所有找到的回文子串的最大长度即所求

不过,以当前字符为中心的回文串的长度可能是奇数,也可能是偶数,两种情况都需要考察:

  1. 奇数的情况:

  2. 偶数的情况:

两种情况的扩展起始点和回文串的计算方式是不同的。

显然,这种方法的时间复杂度是 $O(n^2)$ 。

最长回文子串 - 中心扩展法 - C 语言实现
// 辅助函数:从长度为 n 的字符串 s 的给定位置左右扩展寻找回文串。
// 输入的 left 和 right 是扩展的左右起始位置。
// 返回扩展经过的字符数 k .
int ExpandPalindrome(char *s, int n, int left, int right) {
    int k = 0;
    while (left >= 0 && right < n) {
        if (s[left] == s[right]) {
            left--;
            right++;
            k++;
        } else {
            break;
        }
    }
    return k;
}

// 返回给定字符串 s 的最长回文子串的长度
int LongestPalindromicSubstring(char *s) {
    int n = strlen(s);

    if (n <= 0) return 0;

    // 记录最大回文子串的长度
    // 一旦 s 非空,必然最大回文子串长度至少为 1
    int max_length = 1;

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // 考察回文串长度是奇数的情况
        int k1 = ExpandPalindrome(s, n, i - 1, i + 1);
        // 考察回文串长度是偶数的情况
        int k2 = ExpandPalindrome(s, n, i, i + 1);

        // 计算两个情况下的长度
        int length1 = k1 * 2 + 1;
        int length2 = k2 * 2;

        // 更新最大值
        if (length1 > max_length) max_length = length1;
        if (length2 > max_length) max_length = length2;
    }

    return max_length;
}

一维动态规划方法

采用动态规划的方法,使用一个一维数组 dp

dp[j] 表示以位置 j 结束的最长的回文子串的起始位置 i

例如,在上图中,对于字符串 "aaabcbaba" 来说 dp[6] = 2

显然,对于非空字符串来说,有 dp[0] = 0

首先,需要证明一个结论:

递推过程中,当前项的回文串最多比上一项的回文串长一对字符 。

其原因可以做一般性验证:设 p(j) 是以位置 j 结尾的最长回文子串。

p(j) 的左右字符剔除,形成的子串 p' 显然也是一个回文串。

因为 p(j-1) 是以位置 j-1 结尾的最长回文串,所以回文串 p' 不可比 p(j-1) 长。

进而说明了 p(j) 至多比 p(j-1) 长一对字符。

现在,假设已知 dp[j-1] ,将考虑如何递推 dp[j],分两种情况:

  • 当前位置的字符和上一次回文串的左邻字符相同,回文串得到扩展

    易知,dp[j] = dp[j-1] - 1

    此外,由 前面的结论 可知,不会形成比它更长的回文串。

  • 否则,回文串未得到扩展,但仍可能形成回文串,比如:

    此时只能从左向右探测以位置 j 结尾的回文串。

    根据 前面的结论 ,可以从上一次回文串的起始位置开始探测。

    探测的方法是,起两个变量 leftright 对向比对字符:

    遇到不匹配的字符,把 right 拉回右边,因为要找的是以位置 j 结尾的回文串。

    遇到匹配的两个字符,则左右继续靠拢:

    直到左右变量相遇,就找到了一个回文串。

    在遭遇左右不匹配的时候,除了重置 right 之外,可以用一个变量记录当时 left 的位置, 这样在回文寻找完毕时,它就是回文串的起始位置,也就是 dp[j]

至此,递推关系分析完成。

最后,易找出最长回文串和它的长度,不再详细讨论。

相比前两个方法,此方法理解稍复杂,是自己想到的一种新的方法。

最长回文子串 - 一维动态规划方法 - C 语言实现
// 返回给定字符串 s 的最长回文子串的长度
int LongestPalindromicSubstring(char *s) {
    int n = strlen(s);

    if (n <= 0) return 0;

    // dp[j] 表示以位置 j 结尾的最长回文子串的起始位置
    // 其长度就是 j - dp[j] + 1
    int dp[n];
    dp[0] = 0;

    // 记录最大回文子串的长度
    // 0 - 0 + 1
    int max_length = 1;

    for (int j = 1; j < n; j++) {
        if (dp[j - 1] > 0 && s[j] == s[dp[j - 1] - 1]) {
            // 当前位置的字符和上一次回文串的左邻字符相同
            // 回文串得到扩展
            dp[j] = dp[j - 1] - 1;
        } else {
            // 从左向右找
            int left = dp[j - 1];
            int right = j;
            int start = left;  // 最近一次的回文查找起始位置

            while (left < right) {
                if (s[left] != s[right]) {
                    // 遭遇失配字符,重置 right
                    right = j;
                    start = left + 1;
                } else {
                    // 否则,两边继续收拢
                    right--;
                }
                left++;
            }

            dp[j] = start;
        }

        // 更新最大值
        int length = j - dp[j] + 1;
        if (length > max_length) max_length = length;
    }

    return max_length;
}

容易分析出来,这个算法的时间复杂度是 $O(n^2)$ 。

二维动态规划方法

相比 一维动态规划方法 而言, 二维数组上的动态规划方法的思路更直白。

回文串两边加上两个相同字符,会形成一个新的回文串

方法是,建立二维数组 dp ,找出所有的回文子串。

dp[i][j] 记录子串 i..j 是否为回文串

首先,单个字符就形成一个回文串,所以,所有 dp[i][i] = true

然后,容易得到递推关系:

如果字符 s[i]s[j] 相等,并且子串 i+1..j-1 是回文串的话,子串 i..j 也是回文串。

也就是,如果 s[i] == s[j]dp[i+1][j-1] = true 时,dp[i][j] = true

这是本方法中主要的递推关系。

不过仍要注意边界情况,即 子串 i+1..j-1 的有效性 ,当 i+1 <= j-1 时,它才有效。

反之,如果不满足,此时 j <= i+1 ,也就是子串 i..j 最多有两个字符, 如果两个字符 s[i]s[j] 相等,那么是回文串。

至此,递推关系已经分析完。

最后,考虑到 主要的递推关系 是由已知子串 i+1..j-1 的情况, 递推到 i..j 的情况, 因此,迭代过程需要反序迭代变量 i ,正序迭代 j

此外,可以通过一个表格,来理解整个 dp 数组的规划过程。

上面的表格填表过程:

  1. 初始化所有方格写 false
  2. 填写对角线写 true
  3. 自对角线右下角开始,自下而上、自左而右,按箭头方向根据递推关系填表。

最后,找到所有回文子串后,即可找到最长回文子串和其长度。

最长回文子串 - 二维动态规划法 - C 语言实现
// 返回给定字符串 s 的最长回文子串的长度
int LongestPalindromicSubstring(char *s) {
    int n = strlen(s);

    if (n <= 0) return 0;

    // dp[i][j] 表示 s[i..j] 是否回文,j >= i
    bool dp[n][n];

    // 初始化
    for (int i = 0; i < n; i++)
        for (int j = i; j < n; j++) dp[i][j] = false;

    // 易知,单个字符 s[i..i] 构成回文
    for (int i = 0; i < n; i++) dp[i][i] = true;

    // 记录最大回文子串的长度,至少为 1
    int max_length = 1;

    // 考虑递推
    // 主要的递推关系是 dp[i][j] = dp[i+1][j-1]
    // 所以倒序遍历 i ,才可以形成递推
    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
        for (int j = i; j < n; j++) {
            if (s[i] == s[j]) {
                if (j - 1 >= i + 1) {  // 子串 s[i+1..j-1] 有效性
                    if (dp[i + 1][j - 1]) dp[i][j] = true;
                } else {
                    // 此时 j < i + 2 即 j <= i+1
                    // 再之 s[i] == s[j],必回文
                    dp[i][j] = true;
                }
            }

            if (dp[i][j]) {
                // 更新最大长度
                int length = j - i + 1;
                if (length > max_length) max_length = length;
            }
        }
    }
    return max_length;
}

此方法的时间复杂度是 $O(n^2)$ 。

前缀哈希法 + 二分

在读 《算法竞赛进阶指南》 这本书的时候发现的这个算法。

可以给字符串定义一种哈希方法,它满足这种性质:知道两个子串 ab 的哈希值,就可以算出来它们的连接串 a+b 的哈希值。

反过来说:知道两个前缀子串 aa+b 的哈希值,就可以算出来它们之间的区间子串 b 的哈希值

BKDR 就是这样一种哈希算法,它的伪代码非常简单:

P = 131
hash(s)
    h = 0
    for ch in s
        h = h * P + ch
    return h

其中的 ch 也可以用更小的 ch-'a'+1 数值来替代,131 也可以换成 31, 13131 之类的,具体看所要支持的字符集大小而定

发挥下想象, 给一个字符串 s 追加一个字符 ch 的时候,哈希值的变化, 就相当于在 P 进制下左移一位再或上 ch 的值:

h = h * P + ch
  = (h << 1) | ch     // P 进制下的逻辑运算

那么,给一个字符串 s 追加一个长度为 k 的字符串 t 的时候,相当于把 t 的字符一个一个追加上去, 其哈希值的变化就相当于左移 k 位,再或上 hash(t)

hash(s+t) = hash(s) * P^k + hash(t)   // 符号 ^ 在这里是幂的意思,不是异或
          = hash(s) << k | hash(t)    // P 进制下的逻辑运算

那么,如果知道一个字符串的两个前缀 ss+t ,就可以知道它们之间的区间串的哈希值。 就好比 P 进制下左移 s 后右侧补零,然后用 s+t 的哈希值减去它

hash(t) = hash(s+t) - hash(s) * P^k

这是一个重要的结论:知道两个前缀的哈希值,就可以直接计算出其间的连续区间的哈希值

如果我们预先处理一个字符串的所有前缀哈希,记录在数组中,那么它可以递推出来。 下面的代码实现了一个通用的 BKDR 函数:

前缀哈希类 Hash 的 C++ 实现
class Hash {
    using ull = unsigned long long;
    const ull P = 131;  // P 的取值要保证覆盖字符集大小

   private:
    int n;
    // h[i+1] 表示前缀 s[0..i]  (前闭后闭) 的哈希值,特殊的:h[0] = 0
    vector<ull> h;
    vector<ull> p;  // p[i] 就是 P^i 次方

   public:
    explicit Hash(const string& s)
        : n(s.size()), h(vector<ull>(n + 1, 0)),
          p(vector<ull>(n + 1, 0)) {
        p[0] = 1;  // power(P, 0) is 1
        for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {
            // ch-'a'+1 的保证大于 0, 避开特殊的哈希零值
            h[i] = h[i - 1] * P + (s[i - 1] - 'a' + 1);
            p[i] = p[i - 1] * P;
        }
    }
    // 计算字符串区间 s[i..j] 的哈希值, 前闭后闭
    // 取前缀 A = h[j+1] 减去前缀 B = h[(i-1)+1]
    // 在 P 进制下,左移 B 和 A 左端对其,然后相减, 定义为 [i..j] 区间的哈希值
    // 即 A - B * P ^ (j-i+1) (这里 ^ 符号是幂的意思)
    // 要保证传入的 j >= i
    ull sub(int i, int j) { return h[j + 1] - h[i] * p[j - i + 1]; }
};

接下来,有了这些铺垫,就可以 nlogn 的复杂度来求解最长回文子串了。

显然可以知道,回文串的中心位置,在长度为奇数和偶数的情况下,是有不同的。 前者的情况下,中心在一个字符上。偶数的情况下,中心在两个字符之间,不便于程序编写。

我们直接在字符串的任意间隔处和两边都插入特殊的 #,来消除奇偶问题。

而且,可以试一试奇偶情况,预处理之后会有:

  1. 回文串的长度一定是奇数,中心一定在一个字符上。
  2. 除去中心字符,左右两边的对称部分长度记作 L它就是原始字符串中的最长回文长度

    在后面的马拉车算法中,它也会叫做回文半径的概念。

现在,给出算法的主流程

  1. 预先计算字符串 s1 的前缀哈希 h1 。
  2. 反转字符串记作 s2 ,并计算其前缀哈希 h2 。
  3. 迭代每个字符,二分枚举可能的半径 L,直到满足:

    s1 中当前位置左边的长度为 L 的区间的哈希值 等于 s2 中相应位置左边的长度位 L 的区间的哈希值。 即,在位置 i 二分查找直到: hash(s1[i-L..i-1]) == hash(s2[j-L..j-1]) ,其中 j=n-1-i

  4. 取所有位置上的 L 之最大者为答案。

看起来很复杂,看下图的例子,要比较哈希值的两个区间是图中 红色、和 蓝色边框 的两个部分:

但是为什么可以二分呢?

因为回文串有一个性质,如果对于一个回文半径 L,满足左右两边相等,那么更小的 L 来说,肯定也左右两边相等。 但是 L 总有一个上界,超过这个值之后,两边就不再相等。

这好比在前面都是 1、后面全是 0 的一个数组里找最后一个 1 出现的位置一样,可以采用二分来枚举答案。

所以 我们可以从最大的可能的 L,来向下二分枚举,找到这个界限,就是在这个中心位置处的最大的回文半径

每次枚举 L 的上界,应该根据当前中心位置来考虑,回文半径不应越界,具体不再赘述。

简而言之,伪代码如下:

// 迭代中心位置 i
for i in n
    j = n - i - 1
    // 二分从大到小枚举 L
    l = 0, r = min(n/2, i, j)
    while (l < r)
        m = (l+r+1)/2
        if h1(s1[i-m..i-1]) != h2(s2[j-m..j-1]) r = m - 1
        else l = m
    L = max(L, l)
return L

容易知道,其时间复杂度是 $O(n\log{n})$ 。

C++ 的代码实现如下:

最长回文子串 - 前缀哈希+二分法 C++ 实现
class Solution {
   public:
    int longestPalindrome(string s) {
        string s1("#");

        // 插入 '#' 消除奇偶问题
        for (auto ch : s) {
            s1.push_back(ch);
            s1.push_back('#');
        }

        int n = s1.size();

        // 正向前缀哈希
        Hash h1(s1);

        // 逆向前缀哈希
        string s2(s1.rbegin(), s1.rend());
        Hash h2(s2);

        // 对每个位置,二分从大到小查找以当前位置为中心的合适的回文子串的长度
        // 因为随着枚举的长度的变小,一旦 hash
        // 相等,再小也是会相等,所以可以二分
        //
        // +------------ N ----------------+
        // |             i                 |
        // # c # a # b # c # b # a # d # f #
        // 0 1 2 3 4 5 6 7
        //     +------ 2L+1 -------+
        //            max L=5
        //
        // 对于一个可能的长度 2L+1
        // 只需要判断: hash(s1[i-L..i-1]) 和 hash(s2[j-L..j-1]), 其中 j=n-i-1
        // 经过预处理后, 此时的 n 一定是奇数, L 的值不超过 min(n/2, i)

        int L = 0;  // 追踪最大的 L

        for (int i = 1; i < n - 1; i++) {
            int j = n - i - 1;

            // 从高向低,应用二分判定
            int low = 0;  // 长度的下限

            // 长度的上限, 不超过一半的总长度、不超过左和右侧部分
            int high = std::min({n / 2, i, j});

            while (low < high) {
                // 采用 +1 的形式的目的是为了考虑进去边界 high
                int mid = (low + high + 1) >> 1;

                if (h1.sub(i - mid, i - 1) != h2.sub(j - mid, j - 1)) {
                    // 说明枚举的长度太大了,需要继续严格减小
                    high = mid - 1;
                } else
                    // 相等的情况,可能是最长的长度、但也可能比较小,为了找最长的长度
                    // 可以把它提升为下界,继续向上二分找
                    low = mid;
            }
            // 终止时 low == high
            // 因为始终保证可行解在 [low, high]
            // 闭区间内,所以此时 low == high 就是保证哈希值相等的地方

            // 更新追踪的结果
            if (L < low) L = low;
        }

        // L 就是原字符串 s 的最长回文长度
        return L;
    }
};

Manacher 方法

Manacher 算法 是一种线性时间内求解最长回文子串的算法,俗称「马拉车算法」。

Manacher 算法本身是面比较窄的算法,但背后其实也是基于动态规划思想的。

本部分内容较长、算法较复杂,需要精心阅读

算法分为两个过程:

  1. 预处理过程:通过插入分隔符的办法,把潜在的回文子串统一转为奇数长度。
  2. 算法主过程:构造回文半径数组,利用回文的对称性,递推回文半径。
预处理过程

预处理过程比较简单。

在原始字符串每个字符中间和整个字符串两边插入分隔符:

如果,原始字符串的长度是 $n$ ,那么预处理后的长度为 $2n + 1$ 。

预处理后,任意一个回文串都是奇数长度

容易给出预处理部分的代码实现,其复杂度是 $O(n)$ 。

最长回文子串 - Manacher 算法 - 预处理 - C 语言实现
// 预处理过程,n 是原字符串 s 的长度
// 预期结果 s1 的长度是 2n + 1
// 例如 "aba" => "|a|b|a|"
void ManacherPreprocess(char *s, int n, char *s1) {
    int i = 0;
    int j = 0;
    while (i < n) {
        s1[j++] = '|';
        s1[j++] = s[i++];
    }
    // 末尾补 '|'
    s1[j++] = '|';
}
回文半径的概念

现在定义一个概念:

回文半径是回文串的中心字符到左边界的距离。

严格来说,是中心字符和左边界字符下标的差值。

简单来说,是 中心字符左边的字符个数

下图中的例子,绿色的回文串的半径是 p=2

可以发现,预处理后,回文半径就是原字符串中回文串的长度:

于是,接下来只需要考虑预处理后的字符串即可。

现在,建立一个回文半径的数组, p[i] 表示以位置 i 为中心的最长回文串的半径

找到数组 p 的最大值,就是原字符串的最长回文串的长度。

算法主过程

算法的主过程则是求解预处理后字符串的半径数组 p ,采用动态规划的方式。

首先,字符串第一位是分隔符,因此首位 p[0] = 0

下面考虑递推关系。

在求解半径数组 p 的过程中, 维护 向右延伸最远的回文串 的信息

假设我们处于求解 p[i] 的过程中, 下图中绿色的字符串就是要维护的 向右延伸最远的回文串 , 它的右边界是已知的回文串中最大的。

对于这种字符串,不妨叫做 最右延伸回文串 ,维护它的信息:

  • 它的中心字符的位置 c
  • 它的右边界位置 r

在求解 p[i] 的迭代过程中,一旦遇到右边界比 r 还要大的回文串,就更新 rc 的值。

现在尝试寻找以 i 为中心的最长回文串 q ,它的长度是未知的,有如下几种可能:

下面对以上的情况逐个分析:

  1. i < rq 被最右延伸回文串完全包住。

    找出 i 关于中心 c 的对称位置 j ,两边是完全镜像的,半径相等 p[i] = p[j]

  2. i < r ,但是同时 q 没有被完全包住。

    此时容易知道回文串 q 的半径不小于 r-i

    综合第一种情况,可知, i < r 时,p[i] 至少为 min(p[j], r-i)

    不过,右边跨过 r 的部分仍然是未知的,需要采用中心扩展方法求出。

    已经知道,此时 p[i] 至少是 r-i ,因此只需要从 r+1 处开始扩展就行。

  3. i >= r ,此时,只能从位置 i 处向两边中心扩展探测回文串。

    具体来说,先初始化半径 p[i] = 0 ,然后不断尝试增加半径,判断左右字符是否相等。

    此时的中心扩展起点是 i+1

综合上面三种情况:

  1. 如果 i < r ,那么 p[i] 至少为 min(p[j], r-i)

    不妨让 p[i] 先取这个值,即先吸收已知信息。

  2. 然后向右中心扩展,探测回文串的边界。

    无论 ir 的大小关系如何,左右扩展的起点可以统一表示 ,都可以表达为:

    • left = i - p[i] - 1
    • right = i + p[i] + 1

最终的递推关系,虽然分为三种情况,但是可以总结为:

先吸收已知的镜像半径长度,然后再中心扩展探测剩余长度

利用此递推关系,求解半径数组 p ,找出其中半径最大值,就是原字符串的最长回文串长度。

最长回文串 - Manacher 方法 - 算法主过程- C 语言实现
#define min(x, y) (x) < (y) ? (x) : (y)

// Manacher 算法主过程
// 输入长度为奇数的已预处理过的字符串 s 和其长度 n
// 返回最长回文串的半径
int Manacher(char *s, int n) {
    // 最长回文串半径的数组
    int p[n];
    // 显然 第一位的半径是 0
    p[0] = 0;
    // 追踪数组 p 的最大值
    int max_p = 0;

    // 维护向右延伸最远的回文串的信息
    // 其最右的位置 r
    int r = 0;
    // 其中心位置 c
    int c = 0;

    // 求解数组 p
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        // 找出 i 为中心的回文串半径 p[i]
        if (i < r) {
            // 目标回文串的中心在 r 左边时
            // 最大化吸收已有信息

            // j 是 i 关于 c 对称的位置
            int j = c - (i - c);

            // p[i] 至少为下面二者最小值
            p[i] = min(p[j], r - i);
        } else {
            // 否则,初始化 p[i]
            p[i] = 0;
        }

        // 左右进行扩展,探测剩余长度
        int left = i - p[i] - 1;
        int right = i + p[i] + 1;

        while (s[left] == s[right] && left >= 0 && right < n) {
            left--;
            right++;
            p[i]++;
        }
        // 真实的 right
        // 因上面的循环跳出后的 right 可能稍大
        right = i + p[i];

        // 维护 c 和 r
        if (right > r) {
            r = right;
            c = i;
        }

        // 维护最大值
        if (max_p < p[i]) max_p = p[i];
    }
    return max_p;
}

// 返回给定字符串 s 的最长回文子串的长度
int LongestPalindromicSubstring(char *s) {
    int n = strlen(s);
    if (n <= 0) return 0;

    // 预处理
    int n1 = 2 * n + 1;
    char s1[n1];
    ManacherPreprocess(s, n, s1);

    // s1 的回文半径 就是 s 的回文长度
    return Manacher(s1, n1);
}
算法复杂度

最后,分析 Manacher 算法的时间复杂度。

易知,预处理过程时间复杂度是 $O(n)$ 。

为方便分析算法主流程的时间复杂度,把其代码精简为伪代码如下:

Manacher 算法主流程 - 伪代码
function Manacher
    for i < n  // 外层循环
        if i < r
            p[i] = min(p[j], r - r)
        else
            p[i] = 0

        left = i - p[i] - 1
        right = i + p[i] + 1

        while (s[left] == s[right])  // 内层循环
            left--
            right++
            p[i]++

        if right > r
            r = right

算法主过程虽然有两层循环,但是内层循环只有在 后两种情况 发生时进入, 也就是只有当以 i 为中心的回文串 q 跨越最右边界 r 的时候才进入,这种情况下最右边界会增大。 导致后面的迭代过程中,第一种情况 就更容易发生。

内层循环的 right 起点是:

这两种情况下,内层循环起点至少 > r

内层循环结束后,都会更新 r 变大到新的右边界 right

就是说, 本次内层循环的终点和下一次内层循环的起点无缝衔接

所以内层循环总的步数是线性的 n 次。

两层循环加起来的总步数就是 2n 次,时间复杂度即 $O(n)$ 。

可以说,Manacher 算法最大化地利用了已知最右回文串的信息,才达到了线性时间复杂度。

结语

本文解决最长回文子串问题的五种方法中, 最容易理解的思路是中心扩展法。 时间表现最好的是 Manacher 方法。

我个人比较喜欢的则是两个动态规划方法, 毕竟中心扩展法和 Manacher算法 是针对回文串问题的具体算法,动态规划的思想则更具一般性。

(完)


补充说明:

原来本文还介绍了一种错误的方法:

错误方法 - 最长公共子串方法

字符串反转后和原字符串的最长公共子串就是最长回文子串

最长公共子串的求解可以采用 动态规划方法 , 其时间复杂度是 $O(n^2)$ 。

此方法由 @ph 在评论中指出反例:”abc12cba” .


Update: 2023/11/14 加入前缀哈希法。


本文中的所有代码 on Github

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本文原始链接地址: https://writings.sh/post/algorithm-longest-palindromic-substring

王超 ·
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