从输入的一串字符串中找出所有奇数数字（1

Sure! 这个问题可以使用正则表达式来解决。以下是 Python 代码示例：

import re

string = "1a2b3c4d5e6f7g8h9i"

# 使用正则表达式查找奇数数字
odd_numbers = re.findall("[13579]", string)

print(odd_numbers)

输出：

['1', '3', '5', '7', '9']

正则表达式 `[13579]` 匹配任何一个奇数数字。`re.findall()` 函数返回一个列表，其中包含在 `string` 中找到的所有匹配项。

相关问题

请编写程序：从输入的一串字符串中找出所有奇数数字（1、3、5、7、9），并按找到的顺序连接为一个新的数字并输出。如：程序运行时输入a1b23cd4e，则输出显示：13

好的，以下是 Python 代码实现：

string = input("请输入一串字符串：")
res = ''
for s in string:
    if s in ['1', '3', '5', '7', '9']:
        res += s
print(res)

运行结果：

请输入一串字符串：a1b23cd4e
13

代码解释：

首先通过 `input()` 函数获取用户输入的字符串，然后定义一个空字符串 `res` 用来存储所有的奇数数字。接下来使用 `for` 循环遍历输入的字符串，如果当前字符是奇数数字，则将其添加到 `res` 中。最后输出 `res` 即可。

输入一个字符串，求出字符串中最长的回文子串

### 回答1：
回文子串是指正着读和倒着读都一样的字符串。要求找出一个字符串中最长的回文子串。

解决这个问题的方法有很多，其中一种比较简单的方法是暴力枚举。具体来说，我们可以枚举所有可能的子串，然后判断每个子串是否是回文串，最后找出最长的回文子串。

具体实现时，我们可以从字符串的第一个字符开始，依次枚举所有可能的子串。对于每个子串，我们可以使用双指针法来判断它是否是回文串。具体来说，我们可以使用两个指针分别指向子串的首尾字符，然后依次向中间移动，判断对应的字符是否相等。如果所有字符都相等，那么这个子串就是回文串。

在判断完所有子串之后，我们就可以找出最长的回文子串了。具体来说，我们可以用一个变量来记录当前找到的最长回文子串的长度，以及它的起始位置。在枚举所有子串的过程中，如果找到了一个更长的回文子串，那么就更新这个变量。

需要注意的是，由于字符串中可能存在偶数长度的回文子串，因此我们需要分别枚举以每个字符为中心的奇数长度回文子串和以每两个相邻字符为中心的偶数长度回文子串。

这种暴力枚举的方法时间复杂度为O(n^3)，其中n是字符串的长度。虽然时间复杂度比较高，但是这种方法比较简单易懂，可以作为其他更高效的算法的基础。

### 回答2：
回文子串是指正着读和倒着读一样的字符串。例如，'level'和'noon'就是回文子串。编写程序来寻找给定字符串中最长的回文子串。

一种常见的方法是暴力枚举字符串中的所有子串并检查它们是否是回文。这种方法的时间复杂度为O(n^3)，不适用于长字符串。另一种常见的方法是动态规划。这种方法的时间复杂度为O(n^2)，适用于较长的字符串。

动态规划方法的主要思路如下：

1.定义状态：dp[i][j]表示从i到j的子串是否为回文。

2.初始化状态：对于所有i，dp[i][i]都是true。

3.状态转移：当s[i] = s[j]时，如果dp[i+1][j-1]是true，那么dp[i][j]也是true。

4.记录最长回文子串的起始位置和长度：遍历dp数组，找到值为true且长度最大的子串即可。

下面是一个Python实现的例子：

def longest_palindrome(s:str) -> str:
    if not s:   # 处理输入为空的情况
        return ""
    n = len(s)
    dp = [[False] * n for _ in range(n)]   # 初始化dp数组
    start, max_len = 0, 1   # 记录最长回文子串的起始位置和长度
    for i in range(n):   # 初始化对角线上的状态
        dp[i][i] = True
    for j in range(1, n):
        for i in range(0, j):
            if s[i] == s[j]:
                if j - i < 3:   # 特判长度小于3的情况
                    dp[i][j] = True
                else:
                    dp[i][j] = dp[i+1][j-1]
            else:
                dp[i][j] = False
            if dp[i][j]:   # 记录最长回文子串的起始位置和长度
                if j - i + 1 > max_len:
                    max_len = j - i + 1
                    start = i
    return s[start:start+max_len]

该算法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度也为O(n^2)。

### 回答3：
回文串指正着读和倒着读都一样的字符串，例如 "level"， "noon" 等。在一个字符串中，可能不存在回文子串，也可能存在多个长度相同的回文子串。现在给定一个字符串，需要我们求出其中最长的回文子串。

解决此问题，可以用动态规划算法。假设字符串的长度为 n，定义一个二维数组 dp (n * n)，其中 dp[i][j] 表示从 i 到 j 这一段字符串是否为回文串。当字符串为空或长度为 1 时，皆为回文串（即 dp[i][i] = true）。当字符串长度大于等于 2 时，若第 i 个字符和第 j 个字符相等，且从 i + 1 到 j - 1 的字符串也是回文串，那么从 i 到 j 的字符串也是回文串（即 dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] && s[i] == s[j]）。此外，记录回文子串的起始位置和长度，最终找到最长的回文子串即可。

以下是 Python 代码实现：

class Solution:
    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
        n = len(s)
        dp = [[False] * n for _ in range(n)]
        res = ""
    
        for i in range(n - 1, -1, -1):
            for j in range(i, n):
                dp[i][j] = s[i] == s[j] and (j - i < 3 or dp[i + 1][j - 1])
                if dp[i][j] and j - i + 1 > len(res):
                    res = s[i:j+1]
        
        return res

时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(n^2)。总的来说，动态规划算法是解决最长回文子串问题的一种行之有效的方法。