计算有n个字符串中最长的字符串长度python

可以使用Python中的max函数和len函数来计算n个字符串中最长的字符串长度。具体代码如下：

strings = ['hello', 'world', 'python', 'programming']
max_length = len(max(strings, key=len))
print(max_length)

其中，max函数的第一个参数是一个可迭代对象，第二个参数是一个关键字函数，用于指定比较的规则。在本例中，我们使用len函数作为关键字函数，表示比较字符串的长度大小。max函数会返回最长的字符串，然后使用len函数计算其长度，最终得到最长字符串的长度。

相关问题

python中对于长度为n的一个字符串a，计算最长回文子串的长度

在Python中，可以使用动态规划的方法来计算一个字符串a的最长回文子串的长度。动态规划是一种基于已经计算出来的结果来推导出更复杂的问题的算法思想。

首先，需要创建一个二维数组dp来记录字符串a中每个子串是否为回文子串。其中，dp[i][j]表示从字符串a的第i个字符到第j个字符所构成的子串是否为回文子串。这个数组的大小为n×n，其中n为字符串a的长度。

其次，需要初始化dp数组。对于长度为1的子串，肯定是回文子串，所以dp[i][i]都为True。对于长度为2的子串，只需要判断两个字符是否相同即可，如果相同则为回文子串，即dp[i][i+1] = a[i] == a[i+1]。

然后，通过遍历字符串a的所有子串来计算dp数组。从长度为3的子串开始，逐渐增加子串的长度，直到遍历完所有的子串。对于每个子串，只需判断首尾字符是否相同并且去除首尾字符后的子串是否为回文子串，即判断a[i] == a[j] and dp[i+1][j-1]。

最后，对于dp数组中为True的子串，找到其中最长的回文子串的长度即可。

可以定义一个变量max_len来记录最长回文子串的长度。遍历dp数组时，每次更新max_len即可得到最长回文子串的长度。

综上所述，通过动态规划算法，就可以计算得到字符串a的最长回文子串的长度。

python输入一个字符串,输出最长回文字符串字符串

可以通过动态规划来解决这个问题，具体步骤如下：

1. 定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示从字符串第 i 个字符到第 j 个字符是否为回文字符串。
2. 初始化，所有 dp[i][i] 都为 True，因为一个字符本身就是回文字符串。
3. 从长度为 2 开始循环，枚举字符串的长度 len，然后枚举左边界 i，计算右边界 j = i + len - 1，即在字符串 s 中，从 i 开始，长度为 len 的子串的右边界。
4. 如果 s[i] == s[j]，那么只需要判断 dp[i+1][j-1] 是否为回文字符串。
5. 如果 dp[i][j] 为 True，则更新最长回文字符串的长度和起始位置。
6. 最后返回最长回文字符串。

下面是 Python 代码实现：

def longest_palindrome(s):
    n = len(s)
    # 定义二维数组 dp
    dp = [[False] * n for _ in range(n)]
    max_len = 1
    start = 0
    # 初始化，所有 dp[i][i] 都为 True
    for i in range(n):
        dp[i][i] = True
    # 从长度为 2 开始循环
    for l in range(2, n+1):
        for i in range(n):
            j = i + l - 1
            if j >= n:
                break
            if s[i] == s[j]:
                if l == 2 or dp[i+1][j-1]:
                    dp[i][j] = True
                    if l > max_len:
                        max_len = l
                        start = i
    # 返回最长回文字符串
    return s[start:start+max_len]

示例：

s = "babad"
print(longest_palindrome(s))  # "bab" 或 "aba"

s = "cbbd"
print(longest_palindrome(s))  # "bb"