给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。
示例 1：
输入: “babad”
输出: “bab”
注意: “aba” 也是一个有效答案。
示例 2：
输入: “cbbd”
输出: “bb”
本算法采用 动态规划去解析
func longestPalindrome(s string) string {n :=len(s)dp :=make([][]int,n)for i:=0;i<n;i++{dp[i] = make([]int,n)}ans := ""for k:=0;k<n;k++{for i:=0;i+k<n;i++{j:=i+kif k == 0 {dp[i][j] = 1}else if k == 1 {if s[i] == s[j] {dp[i][j] = 1}}else {if s[i] == s[j] {dp[i][j] = dp[i+1][j-1]} }if dp[i][j] == 1 && k+1 > len(ans){ans = s[i:j+1]}}}return ans
}代码解析：
- 初始化二维 DP 表格
n := len(s)
dp := make([][]int, n)
for i := 0; i < n; i++ {dp[i] = make([]int, n)
}功能：
dp[i][j] 表示子串 s[i:j+1] 是否是回文子串。值为 1 表示是回文，0 表示不是。
初始化一个大小为 n × n 的二维数组 dp，用于存储所有子串的回文状态。
2. 遍历子串长度 k（主循环）
for k := 0; k < n; k++ {for i := 0; i+k < n; i++ {j := i + k...}
}功能：
遍历所有可能的子串长度 k（k+1 是实际长度）。
i 是子串的起始位置，j = i + k 是子串的结束位置。
子串的范围是 s[i:j+1]。
3. 判断子串是否是回文
if k == 0 {dp[i][j] = 1
} else if k == 1 {if s[i] == s[j] {dp[i][j] = 1}
} else {if s[i] == s[j] {dp[i][j] = dp[i+1][j-1]}
}功能：
根据子串长度的不同情况，判断是否为回文：
长度为 1（k == 0）：
单个字符总是回文，直接标记为 1。
长度为 2（k == 1）：
如果两个字符相等，则是回文。
长度大于 2（k > 1）：
首尾字符相等，且去掉首尾的子串 s[i+1:j] 也为回文（通过 dp[i+1][j-1] 判断）。
- 更新答案
if dp[i][j] == 1 && k+1 > len(ans) {ans = s[i : j+1]
}功能：
如果当前子串 s[i:j+1] 是回文且长度超过当前记录的最长回文，则更新答案 ans。
k+1 是子串的实际长度。
完整运行流程示例
假设输入字符串为 s = “babad”：
初始化 dp 矩阵为全 0，ans = “”。
遍历所有可能的子串：
子串长度 k = 0：
每个单字符都是回文，如 dp[0][0] = 1，dp[1][1] = 1。
子串长度 k = 1：
检查相邻字符是否相等。如 s[0:2] = “ba” 不是回文，但 s[1:3] = “aba” 是回文。
子串长度 k = 2：
检查三字符回文，通过 dp[i+1][j-1] 判断。
每次找到更长的回文时，更新答案。
最终结果为 “bab” 或 “aba”。
复杂度分析
时间复杂度：O(n²)
遍历子串的起点 i 和长度 k。
空间复杂度：O(n²)
使用了一个二维数组 dp 存储状态。
