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读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
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回文串是面试常常遇到的问题（虽然问题本身没啥意义），本文就告诉你回文串问题的核心思想是什么。
首先，明确一下什：回文串就是正着读和反着读都一样的字符串。
比如说字符串 aba 和 abba 都是回文串，因为它们对称，反过来还是和本身一样。反之，字符串 abac 就不是回文串。
可以看到回文串的的长度可能是奇数，也可能是偶数，这就添加了回文串问题的难度，解决该类问题的核心是双指针。下面就通过一道最长回文子串的问题来具体理解一下回文串问题：
string longestPalindrome(string s) {}对于这个问题，我们首先应该思考的是，给一个字符串 s，如何在 s 中找到一个回文子串？
有一个很有趣的思路：既然回文串是一个正着反着读都一样的字符串，那么如果我们把 s 反转，称为 s'，然后在 s 和 s' 中寻找最长公共子串，这样应该就能找到最长回文子串。
比如说字符串 abacd，反过来是 dcaba，它的最长公共子串是 aba，也就是最长回文子串。
但是这个思路是错误的，比如说字符串 aacxycaa，反转之后是 aacyxcaa，最长公共子串是 aac，但是最长回文子串应该是 aa。
虽然这个思路不正确，但是这种把问题转化为其他形式的思考方式是非常值得提倡的。
下面，就来说一下正确的思路，如何使用双指针。
寻找回文串的问题核心思想是：从中间开始向两边扩散来判断回文串。对于最长回文子串，就是这个意思：
for 0 <= i < len(s):
找到以 s[i] 为中心的回文串
更新答案但是呢，我们刚才也说了，回文串的长度可能是奇数也可能是偶数，如果是 abba这种情况，没有一个中心字符，上面的算法就没辙了。所以我们可以修改一下：
for 0 <= i < len(s):
找到以 s[i] 为中心的回文串
找到以 s[i] 和 s[i+1] 为中心的回文串
更新答案PS：读者可能发现这里的索引会越界，等会会处理。
按照上面的思路，先要实现一个函数来寻找最长回文串，这个函数是有点技巧的：
string palindrome(string& s, int l, int r) {
// 防止索引越界
while (l >= 0 && r < s.size()
&& s[l] == s[r]) {
// 向两边展开
l--; r++;
}
// 返回以 s[l] 和 s[r] 为中心的最长回文串
return s.substr(l + 1, r - l - 1);
}为什么要传入两个指针 l 和 r 呢？因为这样实现可以同时处理回文串长度为奇数和偶数的情况：
for 0 <= i < len(s):
# 找到以 s[i] 为中心的回文串
palindrome(s, i, i)
# 找到以 s[i] 和 s[i+1] 为中心的回文串
palindrome(s, i, i + 1)
更新答案下面看下 longestPalindrome 的完整代码：
string longestPalindrome(string s) {
string res;
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
// 以 s[i] 为中心的最长回文子串
string s1 = palindrome(s, i, i);
// 以 s[i] 和 s[i+1] 为中心的最长回文子串
string s2 = palindrome(s, i, i + 1);
// res = longest(res, s1, s2)
res = res.size() > s1.size() ? res : s1;
res = res.size() > s2.size() ? res : s2;
}
return res;
}至此，这道最长回文子串的问题就解决了，时间复杂度 O(N^2)，空间复杂度 O(1)。
值得一提的是，这个问题可以用动态规划方法解决，时间复杂度一样，但是空间复杂度至少要 O(N^2) 来存储 DP table。这道题是少有的动态规划非最优解法的问题。
另外，这个问题还有一个巧妙的解法，时间复杂度只需要 O(N)，不过该解法比较复杂，我个人认为没必要掌握。该算法的名字叫 Manacher's Algorithm（马拉车算法），有兴趣的读者可以自行搜索一下。
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cchromt 提供 Java 代码：
// 中心扩展算法
class Solution {
public String longestPalindrome(String s) {
// 如果字符串长度小于2，则直接返回其本身
if (s.length() < 2) {
return s;
}
String res = "";
for (int i = 0; i < s.length() - 1; i++) {
// 以 s.charAt(i) 为中心的最长回文子串
String s1 = palindrome(s, i, i);
// 以 s.charAt(i) 和 s.charAt(i+1) 为中心的最长回文子串
String s2 = palindrome(s, i, i + 1);
res = res.length() > s1.length() ? res : s1;
res = res.length() > s2.length() ? res : s2;
}
return res;
}
public String palindrome(String s, int left, int right) {
// 索引未越界的情况下，s.charAt(left) == s.charAt(right) 则继续向两边拓展
while (left >= 0 && right < s.length() && s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
left--;
right++;
}
// 这里要注意，跳出 while 循环时，恰好满足 s.charAt(i) != s.charAt(j)，因此截取的的字符串为[left+1, right-1]
return s.substring(left + 1, right);
}
}enrilwang 提供 Python 代码：
# 中心扩展算法
class Solution:
def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
#用n来装字符串长度，res来装答案
n = len(s)
res = str()
#字符串长度小于2，就返回本身
if n < 2: return s
for i in range(n-1):
#oddstr是以i为中心的最长回文子串
oddstr = self.centerExtend(s,i,i)
#evenstr是以i和i+1为中心的最长回文子串
evenstr = self.centerExtend(s,i,i+1)
temp = oddstr if len(oddstr)>len(evenstr) else evenstr
if len(temp)>len(res):res=temp
return res
def centerExtend(self,s:str,left,right)->str:
while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
left -= 1
right += 1
#这里要注意，跳出while循环时，恰好s[left] != s[right]
return s[left+1:right]
做完这题，大家可以去看看 647. 回文子串 ,也是类似的题目
/**
* @param {string} s
* @return {string}
*/
var longestPalindrome = function (s) {
let res = "";
for (let i = 0; i < s.length; i++) {
// 以s[i]为中心的最长回文子串
let s1 = palindrome(s,i,i);
// 以 s[i] 和 s[i+1] 为中心的最长回文子串
let s2 = palindrome(s, i, i + 1);
// res = longest(res, s1, s2)
res = res.length > s1.length ? res : s1;
res = res.length > s2.length ? res : s2;
}
};
// 寻找最长回文串
let palindrome = (s, l, r) => {
// 防止索引越界
while (l >= 0 && r < s.length && s[l] === s[r]) {
// 向两边展开
l--;
r++;
}
// 返回以s[l]和s[r]为中心的最长回文串
return s.substr(l + 1, r - l - 1)
}