如何编写代码实现一个字符串的最长回文子串

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/** * @author pxu * @create 2021/4/7-2:28 下午 */public class Nc017 {    public static void main(String[] args) {        String str = "abc1234321ab";        Nc017 nc017 = new Nc017();        int longestPalindrome = nc017.getLongestPalindrome(str, str.length());                System.out.println(longestPalindrome);    }    public int getLongestPalindrome(String A, int n) {        /**         * 这个问题用的是从上而下的动态规划求解方法，讲求字符串A的最长回文子序列问题，         * 转换成三个子问题：求A.sutString(1,A.length)、求A.sutString(0,A.length-1)         * 以及A.sutString(1,A.length-1)三种情况的解，并比较三种情况的解，得到最优解         *          * 首先验证参数合法性，在定义一个二维数组用于记录已经求结果的子问题的解，主要的求解过程         * 在helper方法中         */        switch (n)        {            case 0:                return 0;            case 1:                return 1;            default:            {                Optimum[][] dp = new Optimum[n][n];                Optimum optimum = helper(A, dp, 0, n - 1);                return optimum.len;            }        }    }    public Optimum helper(String theStr, Optimum[][] solArr, int start, int end)    {        /**         * 此方法的最终返回结果         */        Optimum res = null;        /**         * 参数不合法直接返回null         */        if(start<0 || end<0 || start>=solArr.length || end>=solArr.length || start > end)            return null;        else        {            /**             * 如果当前子问题已经被求结果，直接返回在dp中记录的结果             */            if(solArr[start][end]!=null)            {                return solArr[start][end];            }            else if (start == end)            {                /**                 * 用于处理只有一个字符的子串的情况                 */                res = new Optimum(start,end,theStr);            }            else            {                /**                 * 分别求解三种子问题的最优解                 */                Optimum left = helper(theStr, solArr, start + 1, end);                Optimum right = helper(theStr, solArr, start, end - 1);                Optimum mid = helper(theStr, solArr, start + 1, end - 1);                /**                 * 如果start位置和end位置的字符相等，那么需要对A.sutString(1,A.length-1)类型问题                 * 的解进一步处理                 */                if(theStr.charAt(start) == theStr.charAt(end))                {                    /**                     * 如果start和end是相邻的整数，如6和7，那么从上面的代码可以知道此时mid一定是null，                     * 但是此时的start位置和end位置的字符相等，那么mid解应该是一个长度为2的回文串。                     *                      * 如果mid不是null，并且mid解的回文串的起止位置刚好和start和end相邻，那么说明该解                     * 可以被进一步延长，吧start和end位置的字符也包括进去。                     */                                        if(mid == null || (mid.start == start+1 && mid.end == end-1))                        mid = new Optimum(start,end,theStr);                }                /**                 * 比较并获取最优解                 */                Optimum finest = left;                if (mid!=null && mid.len>finest.len)                    finest = mid;                if (right!=null && right.len>finest.len)                    finest = right;                res = finest;            }        }        /**         * 讲此子问题的最优解记录到数组中         */        solArr[start][end] = res;        /**         * 返回解         */        return res;    }}class Optimum {    /**     * 此类代表原始字符串的一个子串的最长回文子串     * @param start 此回文串在原始字符串中的起始偏移量     * @param end 此回文串在原始字符串中的终止偏移量     * @param len 此回文串的长度     * @param str 此回文串本身     */    int start = 0;    int end = 0;    int len = -1;    String str = "";    @Override    public String toString() {        return "Solution{" +                "start=" + start +                ", end=" + end +                ", len=" + len +                ", str='" + str + '\'' +                '}';    }    public Optimum() {    }        public Optimum(int start, int end, String oriStr) {        this.start = start;        this.end = end;        this.len = end-start+1;        this.str = oriStr.substring(start,end+1);    }}

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