一、知识点:
循环、遍历、回文字
二、文字分析:
定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示从字符串s的第i个字符到第j个字符的子串是否是回文串。
状态转移方程为:
dp[i][j] = dp[i+1][j-1] && s.charAt(i) == s.charAt(j)
其中i < j。
初始化:
- 对于长度为1的子串,
dp[i][i]的初始值都为true。 - 对于长度为2的子串,如果
s.charAt(i) == s.charAt(j),则dp[i][j]的初始值为true,否则为false。
维护一个变量maxLength来记录最长回文串的长度以及起始位置,初始化为0。
遍历字符串s的所有子串,根据状态转移方程更新dp数组,并更新maxLength的值。
最终结果为通过maxLength找到的最长回文串。
时间复杂度:
- 使用两层循环遍历字符串所有可能的子串,时间复杂度为O(n^2)。
- 在每个子串的比对过程中,需要常数时间来比较字符,时间复杂度为O(1)。
因此,算法的总体时间复杂度为O(n^2)。
空间复杂度:
- 需要一个二维数组
dp来保存每个子串是否是回文串的状态,空间复杂度为O(n^2)。 - 需要常数空间来保存最长回文串的长度和起始位置,空间复杂度为O(1)。
所以,算法的总体空间复杂度为O(n^2)。
三、编程语言:
java
四、正确代码:
import java.util.*;
public class Solution {
public String longestPalindrome(String s) {
int n = s.length();
if (n < 2) return s;
boolean[][] dp = new boolean[n][n];
int maxLength = 1;
int start = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
dp[i][i] = true;
}
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
if (s.charAt(i) == s.charAt(i + 1)) {
dp[i][i + 1] = true;
start = i;
maxLength = 2;
}
}
for (int len = 3; len <= n; len++) {
for (int i = 0; i + len - 1 < n; i++) {
int j = i + len - 1;
if (s.charAt(i) == s.charAt(j) && dp[i + 1][j - 1]) {
dp[i][j] = true;
start = i;
maxLength = len;
}
}
}
return s.substring(start, start + maxLength);
}
}

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