使用python怎么实现一个最长回文串算法？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
1 . i 关于 j 对称的字符i'的影响范围完全包含在j的影响范围内，则由于回文性，i 的影响范围大于等于i'的影响范围，即f[i]>=f[i']
2. i 关于 j 对称的字符i'的影响范围不完全包含在j的影响范围内，此时i的右侧影响范围大于等于[j-f[j]/2,i']，即i+f[i]/2>=i'-j+f[j]/2
由于对称性，可得i+i" = 2*j。因此第一种情况下，f[i]>=f[2*j-i]；第二种情况下，f[i]>=f[j]+2*j-2*i。
综上1,2，可得f[i]>=min(f[2*j-i],f[j]+2*j-2*i)。由于i右边存在未遍历的字符，因此在此基础上，继续向两边扩展，直到找到最长的回文子串。
若i依然在j+f[j]/2后面，则表示i没有被前面的字符的影响，只能逐一的向两边扩展。
这个算法由于只需遍历一遍字符串，扩展的次数也是有限的，所以时间复杂度可以达到O（N）。
下面是Pthon3的程序，为了检测算法的效率，依然提供最初的暴力枚举算法作为最坏算法的参照。
python代码：
#求最长回文串类
class LPS:
#初始化，需要提供一个字符串
def __init__(self,string):
self.string = string
self.lens = len(self.string)
#暴力枚举：作为算法效率参照
def brute_force(self):
maxcount = 0
for j in range(self.lens):
for k in range(j,self.lens):
count = 0
l,m = j,k
while m>=l:
if self.string[l]==self.string[m]:
l,m = l+1,m-1
else:
break
if mmaxcount :
maxcount = count
return maxcount
#优化版：枚举子串中心
def brute_force_opti(self):
maxcount = 0
if self.lens == 1: #只有一个字符直接返回1
return 1
for j in range(self.lens-1): #枚举中心
count,u = 1,j
#对于奇数子串，直接扩展
for k in range(1,j+1): #两边扩展
l,m = u+k,j-k
if (m>=0)&(lmaxcount : #更新回文子串最长长度
maxcount = count
if self.string[j]==self.string[j+1]: #处理偶数子串，将两个相邻相同元素作为整体
u,count= j+1,2
for k in range(1,j+1): #两边扩展
l,m = u+k,j-k
if (m>=0)&(lmaxcount : #更新回文子串最长长度
maxcount = count
return maxcount
#manacher算法
def manacher(self):
s = '#'+'#'.join(self.string)+'#' #字符串处理，用特殊字符隔离字符串，方便处理偶数子串
lens = len(s)
f = [] #辅助列表：f[i]表示i作中心的最长回文子串的长度
maxj = 0 #记录对i右边影响大的字符位置j
maxl = 0 #记录j影响范围的右边界
maxd = 0 #记录最长的回文子串长度
for i in range(lens): #遍历字符串
if maxl>i:
count = min(maxl-i,int(f[2*maxj-i]/2)+1)#这里为了方便后续计算使用count，其表示当前字符到其影响范围的右边界的距离
else :
count = 1
while i-count>=0 and i+countmaxl: #更新影响范围大的字符j及其右边界
maxl,maxj = i-1+count,i
f.append(count*2-1)
maxd = max(maxd,f[i]) #更新回文子串最长长度
return int((maxd+1)/2)-1 #去除特殊字符
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