【Leetcode刷题Python】5. 最长回文子串

简介: LeetCode 5题 "最长回文子串" 的Python解决方案,使用动态规划算法找出给定字符串中的最长回文子串。

1 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。

示例 2:

输入:s = “cbbd”
输出:“bb”

2 解析

动态规划思路
状态: 用 dp(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:

dp(i,j) = \begin{cases} \text{true,} &\quad\text{如果子串~} S_i \dots S_j \text{~是回文串}\\ \text{false,} &\quad\text{其它情况} \end{cases}

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。

状态转移方程:

$$dp(i, j) = dp(i+1, j-1) \wedge (S_i == S_j)$$

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 2 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 1 或 2。对于长度为 1 的子串,它显然是个回文串;对于长度为 2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:

\begin{cases} dp(i, i) = \text{true} \\ dp(i, i+1) = ( S_i == S_{i+1} ) \end{cases}

根据这个思路,我们就可以完成动态规划了,最终的答案即为所有dp(i,j)=true 中j−i+1(即子串长度)的最大值。注意:在状态转移方程中,我们是从长度较短的字符串向长度较长的字符串进行转移的,因此一定要注意动态规划的循环顺序。

3 python实现

class Solution:
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        n = len(s)
        if n<2:
            return s
        max_len = 1
        begin = 0
        dp = [[False]*n for _ in range(n)]
        for i in range(n):
            dp[i][i] =True
        for L in range(2,n+1):
            for i in range(n):
                j = L+i-1
                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]
                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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