leecode刷题:最长回文子串

本文介绍了一种使用C++实现的寻找字符串中最长回文子串的方法。通过遍历字符串,检查每个字符为中心的回文串,分别考虑奇数和偶数长度的回文情况,最终返回最长的回文子串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。

c++解答代码:

class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
        string hw1, hw2;
		int nSize = s.length();
		int nMax1 = 0, nMax2 = 0;
		for (int i = 0; i < nSize; ++i) //检验是否左右两侧的值一致
		{
			//第一种情况,自身只有一个,但两侧全是回文
			int j = 0;
			while (i - j >= 0 && i + j < nSize)
			{
				if (s.at(i - j) == s.at(i + j))
				{
					if (nMax1 <= j)
					{
						nMax1 = j;
						hw1 = s.substr(i - j, 2 * j + 1);
					}
				}
				else
					break;
				j++;
			}

			//第二种情况,自身参与回文,两侧也是回文
			j = 0;
			while (i - j >= 0 && i + j + 1 < nSize)
			{
				if (s.at(i - j) == s.at(i + j + 1))
				{
					if (nMax2 <= j)
					{
						nMax2 = j;
						hw2 = s.substr(i - j, 2 * j + 2);
					}
				}
				else
					break;
				j++;
			}
		}
		return hw1.length() > hw2.length() ? hw1 : hw2;     //谁长取谁
    }
};

 

### LeetCode技巧与方法 #### 常见解方法概述 在解决LeetCode上的目时,可以采用多种经典算法和数据结构来优化解决方案。以下是几种常见的解方法及其适用场景: 1. **常规二分法** 当面对有序数组或者可以通过某种方式转化为部分有序的数据集时,可优先考虑使用二分查找技术。这种方法的时间复杂度通常为 \(O(\log n)\),能够显著提高效率[^1]。 2. **同向双指针法** 对于涉及两个变量遍历同一序列的问(如两数之和),利用同向移动的双指针策略往往能有效减少嵌套循环带来的额外开销。 3. **反向双指针法** 类似于同向双指针,但在某些特定情况下(比如求最远距离或最大面积等问),从两端开始逐步缩小范围可能更加直观高效。 4. **滑动窗口法** 主要应用于子串匹配类问上,在固定长度区间内动态调整边界条件以满足目标需求,从而实现线性时间内的扫描操作。 5. **循环不变量法** 这是一种逻辑严谨性的体现手段,通过定义每次迭代前后都保持成立的一些性质作为前提假设来进行推导证明其正确性。 #### 正确流程建议 为了更有效地提升编程能力并积累经验,遵循一套科学合理的练习步骤至关重要: - 明确当前所面临的具体问是属于哪一类知识点范畴; - 结合已掌握的知识体系尝试构思初步方案框架; - 编码过程中注重代码质量而非单纯追求速度完成任务; - 测试阶段不仅要验证正常输入情形下的表现情况,还需特别关注异常边界值处理是否得当; - 反思整个解答过程中的不足之处以便日后改进[^2]。 #### 特殊数据结构应用提示 针对不同类型的挑战项目选取合适的工具同样重要。例如对于涉及到周期重复模式识别之类的任务,“虚拟扩展”概念配合实际存储空间节省措施——即仅需维护单一副本并通过访问下标计算余数定位对应位置元素的方法非常实用;而在链表相关领域,则要注意节点间连接关系管理以及特殊形态(如回文判定)判断准则的确立等细节方面的工作[^3]。 ```python def binary_search(arr, target): low, high = 0, len(arr)-1 while low <= high: mid = (low + high)//2 if arr[mid] == target: return mid # 找到目标返回索引 elif arr[mid] < target: low = mid + 1 # 调整左界继续搜索右侧半区 else: high = mid - 1 # 调整右界继续搜索左侧半区 return -1 # 若无匹配项则返回负一表示失败 ``` 上述例子展示了如何运用基本的二分查找算法去快速定位某个数值所在的位置,体现了前面提到过的“常规二分法”的具体实践形式之一。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值