【Longest Palindromic Substring】cpp

题目：

Given a string S, find the longest palindromic substring in S. You may assume that the maximum length of S is 1000, and there exists one unique longest palindromic substring.

代码：

class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
        const size_t len = s.length();
        // initialize dp matrix
        bool dp[len][len];
        std::fill_n(&dp[][], len*len, false);
        dp[][] = true;
        for ( size_t i = ; i < len; ++i )
        {
            dp[i][i] = true;
            dp[i][i-] = true;
        }
        // dp process
        size_t left = ;
        size_t longest_palindrome = ;
        for ( size_t k = ; k <= len; ++k )
        {
            for ( size_t i = ; i <= len-k; ++i )
            {
                if ( dp[i+][i+k-] && s[i]==s[i+k-] )
                {
                    dp[i][i+k-] = true;
                    if ( longest_palindrome < k )
                    {
                        left = i;
                        longest_palindrome = k;
                    }
                }
            }
        }
        return s.substr(left,longest_palindrome);
    }
};

tips:

采用动态规划思路，时间复杂度O(n²)。代码并不是最优的，但是相对简洁的（不用考虑奇数偶数的情况）。

判断一个子串是否是回文可以用其“掐头去尾”后的子子串是来判断：

a. 子子串是回文

b. 头等于尾

同时满足a,b则一定是回文；否则，一定不是回文。

这里设定一个dp[][]数组：dp[i][j]=true表示i到j这个子串是回文，dp[i][j]=false表示i到j这个子串不是回文。

对dp数组初始化时候需要注意两点：

(1)

显然dp[i][i]表示单个元素，都是回文，初始化为true。

(2)

dp[i][i-1]这种情况按理说是不存在的（因为左边的index不能大于右边的index），但是当k=2的时候，判断相邻两个字符是否构成回文的时候

有“dp[i+1][i+k-2]”这个情况，显然dp[i+1][i]，此时这个判断其实是不起作用的，只用判断相邻两个元素相等即可；但是为了代码的简洁（都在一个循环中写下），强制令dp[1][0]、dp[2][1]、...、dp[len-1][len-2]都为true。

这里第一层循环k代表可能回文的长度（从2起），第二层循环i代表回文开始的位置。这里有一点要注意，就是k是可以取到len这个值的（即整个字符串就是一个大回文）；并且，i是可以取到len-k的（因为最后一个字符的下标是len-1到len-k长度正好是k）。这两个边界细节要注意。

另，还有大Manacher算法，可以做到O(n)时间复杂度。以后再研究一下。

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第二次过这道题，记得还用动归；但是具体指针下标迭代还需要考虑清楚。

class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
            const int len = s.size();
            bool dp[len][len];
            std::fill_n(&dp[][], len*len, false);
            for ( int i=; i<len; ++i ) dp[i][i]=true;
            int l = ;
            int r = ;
            for ( int i=; i<len; ++i )
            {
                for ( int j=; j<i; ++j )
                {
                    if ( i-j< )
                    {
                        dp[j][i] = s[i]==s[j];
                        if ( dp[j][i] && i-j>r-l )
                        {
                            l = j;
                            r = i;
                        }
                    }
                    else
                    {
                        dp[j][i] = dp[j+][i-] && s[i]==s[j];
                        if ( dp[j][i] && i-j>r-l )
                        {
                            l = j;
                            r = i;
                        }
                    }
                }
            }
            return s.substr(l,r-l+);
    }
};