【马拉车算法】

class Solution:
    def longestPalindrome(self, A: str) -> str:
        # 首位填其他字符，是的回文串始终是奇数，不用考虑偶数情况
        n=len(A)
        s="#"+"#".join(list(A))+"#"
        # 使用臂长代表回文串半径，初始值为1，臂长-1就是所求回文串长度
        n=2*n+1
        arms=[1]*n
        # 记录包含最右边的回文串中间值及其最右边的索引
        # 因为遍历过最右的索引不会再被遍历，所以复杂度为O(n)
        max_mid,max_ind=-1,-1
        ans=0
        res=(0,0)
        for i in range(n):
            # 更新逻辑是，与max_mid对称位置的臂长加上i仍然够不到最右索引，这里是不包含的，包含就说明够到了，则当前臂长直接等于对称点臂长，否则为i够到最右索引处的长度，然后在进行扩展。
            if arms[2*max_mid-i]+i<max_ind:
                arms[i]=arms[2*max_mid-i]
            else:
                arms[i]=max_ind-i+1
                # 这里同扩展方法
                l,r=i-arms[i],i+arms[i]
                while l>=0 and r<n and s[l]==s[r]:
                    l-=1
                    r+=1
                    arms[i]+=1
                if arms[i]>ans:
                    ans=arms[i]-1
                    res=(l+1,r-1)
                max_mid=i
                max_ind=r-1
        return s[res[0]:res[1]+1].replace("#","")

（1）首先是将奇偶两种情况转成一种情况，用到了类似于奇数+偶数=奇数的思想。

（2）很多，包括动态规划首先需要思考的就是从最右结果开始，后面的结果如何从前面推导出来。这里维护了最右索引和对应的中心点。如果每次i即便加上对称点臂长也无法够到最大索引，明显它也无法够到，更新臂长即可。如果够得到就需要重新扩展了，然后更新臂长，最右索引及其对应中心点。