方法一 暴力法
由长到短遍历所有子字符串, 若为回文字符串则返回
遍历时间复杂度O(n^2), 判断回文时间复杂度O(n),总时间复杂度为O(n^3)
class Solution {
public String longestPalindrome(String s) {
//从长到短截取所有子字符串
String sub="";
int count;
boolean tag = false;
for(int i = s.length(); i > 0; i--){ //i 子字符串长度
for(int j = 0; j <= s.length() - i; j++){ //j 子字符串起始位置
sub = s.substring(j, j + i);
//判断是否是回文
count = 0;
for(int k = 0; k < sub.length() / 2; k++){
if(sub.charAt(k) == sub.charAt(sub.length() - k - 1))
count++;
}
if(count == sub.length() / 2)
return sub;
}
if(tag)
break;
}
return "";
}
}
方法二 中心扩撒发
以给定的字符为中心,向两边扩散,寻找最长的回文字符串
很明显要将回文子字符串长度分为偶数和奇数两种情况
- 奇数(如
aba
) 以i
为中心扩散 - 偶数(如
abba
) 以i
和i+1
为中心扩散
时间复杂度:O(n^2)
public String longestPalindrome(String s) {
int start = 0, end = 0;
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
int len1 = expandAroundCenter(s, i, i);
int len2 = expandAroundCenter(s, i, i + 1);
int len = Math.max(len1, len2);
if (len > end - start) {
start = i - (len - 1) / 2;
end = i + len / 2;
}
}
return s.substring(start, end + 1);
}
private int expandAroundCenter(String s, int left, int right) {
while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
left--;
right++;
}
return right - left - 1;
}
方法三 动态规划
回文字符串的子串也是一个回文, 这就是一个动态规划问题,如我们已经知道"aba"
是一个回文,那么"cabac"
也是一个回文
P(i, j) = true 表示字符串 S(i) 到 S(j)是一个回文
那么P(i, j) = (P(i+1, j-1) == true and S(i) == S(j))
初始条件:
P(i, i) = true
P(i, i+1) = true
时间复杂度: O(n^2)
空间复杂度: O(n^2)
class Solution {
public String longestPalindrome(String s) {
int len = s.length();
int maxLen = 0;
int start = 0;
boolean p[][] = new boolean[len][len];
if(s.length != 0)
maxLen = 1;
//初始化p[i][i] 和 p[i][i+1]
for(int i = 0; i < len; i++){
p[i][i] = true;
if(i < len -1 && s.charAt(i) == s.charAt(i+1)){
p[i][i+1] = true;
maxLen = 2;
start = i;
}
}
for(int strlen = 3; strlen <= len; strlen++){ //窗口大小3 ~ len-1
for(int i = 0; i <= len-strlen; i++){ //滑动窗口起始位置
int j = i + strlen -1; //结束位置
if(p[i+1][j-1] && s.charAt(i) == s.charAt(j)){
p[i][j] = true;
maxLen = strlen;
start = i;
}
}
}
return s.substring(start, start+maxLen);
}
}
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