题目描述
给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。
示例
示例 1：
输入：s = "babad"
输出："bab"
解释："aba" 同样是符合题意的答案。
示例 2：
输入：s = "cbbd"
输出："bb"
约束：1 <= s.length <= 1000解题思路总览
| 方法 | 核心思想 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 暴力枚举 | 枚举所有子串，判断是否回文 | O(n^3) | O(1) | 会超时 |
| 动态规划 | dpij = si==sj && dpi+1j-1 | O(n^2) | O(n^2) | 空间较大 |
| 中心扩展 | 从中心向两边扩展 | O(n^2) | O(1) | 最常用 |
| Manacher | 马拉车算法，O(n) | O(n) | O(n) | 最优但复杂 |
一、中心扩展法（推荐）
核心思想
回文串是中心对称的。选择一个中心，向两边同时扩展，遇到不匹配的字符就停止。这样可以找到以该中心为中心的最长回文串。
两种情况
回文串有两种形态：
- 奇数长度：中心是一个字符，如 "aba"，中心是 'b'
- 偶数长度：中心是两个字符，如 "abba"，中心是 'bb'
代码实现
cpp
class Solution {
public:
string longestPalindrome(string s) {
int n = s.size();
int ans_l = 0, ans_r = 0; // 记录最长回文子串的左右边界
// 情况1：奇数长度回文，中心是单字符
for (int i = 0; i < n; i++) {
int l = i, r = i; // 以 i 为中心
// 向两边扩展，直到不匹配
while (l >= 0 && r < n && s[l] == s[r]) {
l--;
r++;
}
// 此时 [l+1, r-1] 是以 i 为中心的回文串
// 长度 = r - l - 1
if (r - l - 1 > ans_r - ans_l) {
ans_l = l + 1;
ans_r = r;
}
}
// 情况2：偶数长度回文，中心是两个相邻字符
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
int l = i, r = i + 1; // 以 i 和 i+1 为中心
while (l >= 0 && r < n && s[l] == s[r]) {
l--;
r++;
}
if (r - l - 1 > ans_r - ans_l) {
ans_l = l + 1;
ans_r = r;
}
}
return s.substr(ans_l, ans_r - ans_l);
}
};二、算法流程图
以 s = "babad" 为例
原始字符串：b a b a d
索引： 0 1 2 3 4
第一步：枚举所有可能的回文中心
奇数长度中心（每个字符）：
i=0: "b" -> 向两边扩：l=0,r=0 -> s[0]==s[0]，继续
l=-1,r=1 -> 超界，停止
回文："b"，长度 1
i=1: "a" -> 向两边扩：s[1]==s[1] -> l=0,r=2
s[0]==s[2] -> l=-1,r=3 -> 超界，停止
回文："bab"，长度 3
i=2: "a" -> 同上，回文："aba"，长度 3
i=3: "a" -> 向两边扩：s[3]==s[3] -> l=2,r=4
s[2]!=s[4]，停止
回文："a"，长度 1
i=4: "d" -> 向两边扩：s[4]==s[4]，停止
回文："d"，长度 1
偶数长度中心（相邻字符对）：
i=0: "ba" -> s[0]!=s[1]，停止
回文：无
i=1: "ab" -> s[1]!=s[2]，停止
回文：无
i=2: "ba" -> s[2]!=s[3]，停止
回文：无
i=3: "ad" -> s[3]!=s[4]，停止
回文：无
最长回文："bab" 或 "aba"，长度 3以 s = "cbbd" 为例
原始字符串：c b b d
索引： 0 1 2 3
奇数长度中心：
i=0: "c" -> 长度 1
i=1: "b" -> 向两边扩：s[1]==s[1] -> l=0,r=2
s[0]!=s[2]，停止
回文："b"，长度 1
i=2: "b" -> 同上，回文："b"，长度 1
i=3: "d" -> 长度 1
偶数长度中心：
i=0: "cb" -> s[0]!=s[1]，停止
i=1: "bb" -> 向两边扩：s[1]==s[2] -> l=0,r=3
s[0]!=s[3]，停止
回文："bb"，长度 2
i=2: "bd" -> s[2]!=s[3]，停止
最长回文："bb"，长度 2三、逐行解析（对照原题代码）
cpp
string longestPalindrome(string s) {
int n = s.size();
// ans_l 和 ans_r 记录当前找到的最长回文子串的左右边界（左闭右开）
int ans_l = 0, ans_r = 0;
// ---------- 情况1：奇数长度回文 ----------
// 中心是单字符，枚举每个位置作为中心
for (int i = 0; i < n; i++) {
int l = i, r = i; // 初始中心是字符 s[i]
// while 循环：只要 l 和 r 都在范围内，且 s[l] == s[r]，就继续扩展
while (l >= 0 && r < n && s[l] == s[r]) {
l--;
r++;
}
// 退出循环时：[l+1, r-1] 是以 i 为中心的最长回文串
// 长度 = r - l - 1
// 如果比当前答案更长，就更新
if (r - l - 1 > ans_r - ans_l) {
ans_l = l + 1;
ans_r = r;
}
}
// ---------- 情况2：偶数长度回文 ----------
// 中心是两个相邻字符，枚举每对相邻字符
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
int l = i, r = i + 1; // 初始中心是 s[i] 和 s[i+1]
while (l >= 0 && r < n && s[l] == s[r]) {
l--;
r++;
}
if (r - l - 1 > ans_r - ans_l) {
ans_l = l + 1;
ans_r = r;
}
}
// 返回从 ans_l 开始，长度为 ans_r - ans_l 的子串
return s.substr(ans_l, ans_r - ans_l);
}关键点解释
| 语句 | 含义 |
|---|---|
int ans_l = 0, ans_r = 0; |
记录最长回文子串的边界，ans_l 是起始索引，ans_r 是结束索引（不包含） |
while (l >= 0 && r < n && s[l] == s[r]) |
扩展条件：左边界没越界，右边界没越界，左右字符相等 |
l--; r++; |
向两边扩展一位 |
ans_l = l + 1; ans_r = r; |
更新答案，l+1 是因为退出循环时 l 多减了 1 |
r - l - 1 |
当前回文串的长度 |
s.substr(ans_l, ans_r - ans_l) |
C++ 的 substring，参数是起始位置和长度 |
四、图解扩展过程
以 s = "babad"，i = 1（中心是 'a'）为例：
初始状态：
l=i=1, r=i=1
b a b a d
^
中心
第一次扩展（l=0, r=2）：
s[0] == s[2]? 'b' == 'b'? 是！
b a b a d
^ ^
l r
第二次扩展（l=-1, r=3）：
l < 0，越界，停止
最终回文：[l+1, r-1] = [0, 2] = "bab"
长度 = r - l - 1 = 3 - (-1) - 1 = 3
以 s = "cbbd"，i = 1（中心是 "bb"）为例：
初始状态：
l=i=1, r=i+1=2
c b b d
^^
中心
第一次扩展（l=0, r=3）：
s[0] == s[3]? 'c' == 'd'? 否，停止
最终回文：[l+1, r-1] = [1, 2] = "bb"
长度 = r - l - 1 = 4 - 0 - 1 = 3? 错！
实际是 [1,3) = s[1] 和 s[2]，长度 = 2
注意：退出 while 时 l=-1, r=4
回文边界是 [l+1, r-1] = [0, 3]，长度 = 3? 不对
实际 l=0 时已经判断 s[0]!=s[3]，所以回文不包括 0 和 3
正确：[1, 3) 不包括 r五、复杂度分析
| 维度 | 分析 |
|---|---|
| 时间复杂度 | 最坏情况下，每个中心都要扩展 O(n) 次，共 O(n) 个中心，总 O(n^2) |
| 空间复杂度 | 只用了几个整数变量，O(1) |
最坏情况
字符串是全相同字符，如 "aaaaa..."：
- 奇数中心：每个扩展 O(n) 次
- 偶数中心：每个扩展 O(n) 次
- 总计 O(n^2)
六、动态规划解法（对比）
思路
定义 dp[i][j] = si...j 是否是回文串。
状态转移：
dp[i][j] = (s[i] == s[j]) && dp[i+1][j-1]- 即首尾相等，且中间也是回文
cpp
class Solution {
public:
string longestPalindrome(string s) {
int n = s.size();
if (n <= 1) return s;
vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, 0));
int start = 0, maxLen = 1;
// 所有单字符都是回文
for (int i = 0; i < n; i++) dp[i][i] = 1;
// 枚举长度
for (int len = 2; len <= n; len++) {
for (int i = 0; i + len <= n; i++) {
int j = i + len - 1;
if (s[i] == s[j]) {
if (len == 2) dp[i][j] = 1; // "aa" 这种
else dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
}
if (dp[i][j] && len > maxLen) {
start = i;
maxLen = len;
}
}
}
return s.substr(start, maxLen);
}
};两种方法对比
| 维度 | 中心扩展 | 动态规划 |
|---|---|---|
| 时间复杂度 | O(n^2) | O(n^2) |
| 空间复杂度 | O(1) | O(n^2) |
| 编码难度 | 简单 | 中等 |
| 思维难度 | 易理解 | 需理解 DP 状态定义 |
七、Manacher 算法（了解即可）
核心思想
O(n) 时间复杂度的算法，利用回文串的对称性避免重复计算。
cpp
// 伪代码，不完整实现
string manacher(string s) {
// 1. 插入分隔符，使奇偶统一
string t = "#";
for (char c : s) {
t += c;
t += "#";
}
// 2. 计算每个位置的回文半径
vector<int> p(t.size(), 0);
int center = 0, right = 0;
for (int i = 0; i < t.size(); i++) {
int mirror = 2 * center - i;
if (i < right) p[i] = min(p[mirror], right - i);
// 中心扩展
while (i - p[i] >= 0 && i + p[i] < t.size() && t[i - p[i]] == t[i + p[i]]) {
p[i]++;
}
// 更新 center 和 right
if (i + p[i] > right) {
center = i;
right = i + p[i];
}
}
// 3. 找出最长回文
// ...
}面试中如果能提到 Manacher，可以加分，但中心扩展已经足够。
面试追问 FAQ
| 问题 | 回答要点 |
|---|---|
| Q: 为什么中心扩展能找所有回文子串？ | 任何回文串都有中心（单字符或双字符），枚举所有可能的中心，扩展找最长 |
| Q: 如何处理奇数和偶数两种情况？ | 分别处理：奇数中心是单字符，偶数中心是相邻字符对 |
| Q: 时间复杂度为什么是 O(n^2)？ | 有 O(n) 个中心，每个中心最多扩展 O(n) 次 |
| Q: 能用滑动窗口吗？ | 不行，因为回文长度不确定，无法用滑动窗口优化 |
| Q: 如果要返回所有最长回文怎么办？ | 在遍历过程中记录所有等长的回文，而不是只更新一个 |
| Q: Manacher 算法了解吗？ | 可以简单说：O(n) 算法，利用回文对称性，用半径数组避免重复计算 |
相关题目
| 题目编号 | 题目名称 | 难度 | 核心差异 |
|---|---|---|---|
| 5 | 最长回文子串 | 中等 | 基础题，返回子串 |
| 516 | 最长回文子序列 | 中等 | 返回长度或子序列，不要求连续 |
| 647 | 回文子串 | 中等 | 计数所有回文子串 |
| 409 | 最长回文串 | 简单 | 可以重新排列字符 |
| 1312 | 让字符串成为回文串的最少插入 | 困难 | 插入最少字符使字符串回文 |
总结
| 要点 | 内容 |
|---|---|
| 核心思想 | 中心扩展：枚举每个可能的中心（单字符或双字符），向两边扩展找最长 |
| 两种情况 | 奇数长度（单中心）和偶数长度（双中心） |
| 时间复杂度 | O(n^2) |
| 空间复杂度 | O(1) |
| 关键点 | 注意边界条件，while 循环结束后 l 多减了 1 |
| 易错点 | 偶数中心时初始化是 l=i, r=i+1，不是 l=i-1, r=i+1 |
中心扩展法是最直观、最实用的解法，面试中推荐使用。如果面试官问更优解，可以补充 Manacher 算法的思想。