题目:
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。
思路:
看到这道题目,首先想到回文字符串,是一个沿正中字符串对称的字符串,一个字符串如果时回文字符串,去除两端的字符串也必为回文字符串,由此设中间的字符串为子状态,应该可以用动态规划的方式求解。这里设置储存状态的数组为dpi,为字符串(i~j)子串是否为回文字符串。编程思路如下:
具体代码如下所示:
定义了一个paliInfo结构体,用于储存最长子串的信息。相比起光放给出的算法删除了对于j>i部分的循环。实际的运行结果中,也体现出了这一点,比起官方的节省了差不多一半的时间,和空间。官方动态规划运行结果
个人的动态规划结果
type paliInfo struct {
size int
start int
end int
}
func longestPalindrome(s string) string{
//1.设定数组保存回文字符串信息
n := len(s)
dp := make([][]bool,n)
for k := 0;k<n;k++{
dp[k] = make ([]bool,n)
}
var ans paliInfo
//2.如果一个字符串中i~j为回文字符串,则(i+1)~(j-1)为回文字符串
//3.第一个字符和第二个字符的回文字符串不可以用此判断,设置初始值
for i:=0;i<n;i++{
dp[i][i] = true
}
ans.size = 1
ans.start = 0
ans.end = 0
for i := 0;i<n;i++{
for j := i-1;j>=0;j--{
if i-j == 1{
if s[i] == s[j]{
dp[j][i] = true
if i-j+1>ans.size{
ans.start = j
ans.end = i
ans.size =i-j+1
}
} else {
dp[j][i]=false
}
}
if i-j >1{
if dp[j+1][i-1]&&s[i]==s[j]{
dp[j][i]=true
if i-j+1>ans.size{
ans.start = j
ans.end = i
ans.size =i-j+1
}
}else {
dp[j][i]=false
}
}
}
}
return s[ans.start:ans.end+1]
}
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