时间复杂度： � ( � ) O(n) ，空间复杂度： � ( � ) O(n)

对于你之前提到的问题，使用动态规划算法解决最长回文子串的长度，时间复杂度和空间复杂度都是 O(n^2)。

在动态规划的解法中，我们需要填充一个二维数组 `dp`，其大小为 n×n，其中 n 是字符串的长度。因此，空间复杂度为 O(n^2)。

然后，我们需要遍历字符串，并在遍历过程中进行一些计算操作。在最坏的情况下，我们需要遍历字符串的每个字符，并对每个字符进行判断和更新。因此，时间复杂度为 O(n)。

综上所述，使用动态规划解决最长回文子串的长度问题的时间复杂度和空间复杂度均为 O(n^2)。

相关问题

用js解答：描述 给定一个二叉树的根节点root，返回它的中序遍历结果。 数据范围：树上节点数满足 0 ≤ � ≤ 1000 0≤n≤1000，树上每个节点的值满足 − 1000 ≤ � � � ≤ 1000 −1000≤val≤1000 进阶：空间复杂度 � ( � ) O(n)，时间复杂度 � ( � ) O(n) 示例1 输入： {1,2,#,#,3} 复制 返回值： [2,3,1]

可以使用递归实现中序遍历二叉树，代码如下：

function inorderTraversal(root) {
  const res = [];

  function traverse(node) {
    if (!node) return;
    traverse(node.left);
    res.push(node.val);
    traverse(node.right);
  }

  traverse(root);

  return res;
}

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。其中，递归栈的空间复杂度为 O(n)，存储结果的数组的空间复杂度也为 O(n)。

给定一个m x n大小的矩阵（m行，n列），按螺旋的顺序返回矩阵中的所有元素。 数据范围： 0 ≤ � , � ≤ 10 0≤n,m≤10，矩阵中任意元素都满足 ∣ � � � ∣ ≤ 100 ∣val∣≤100 要求：空间复杂度 � ( � � ) O(nm) ，时间复杂度 � ( � � ) O(nm)

好的，这是一个比较经典的矩阵题目。我可以给你提供一种解法。

我们可以使用模拟的方法，按照螺旋的顺序遍历整个矩阵。具体来说，我们可以使用四个指针，分别表示当前遍历到的上下左右四个边界。每次遍历完一条边，我们就将对应的边界向内缩小一格，并且判断是否遍历完了整个矩阵。如果没有遍历完整个矩阵，就继续按照螺旋的顺序遍历下一条边。

具体的实现细节可以参考下面的代码：

class Solution {
public:
    vector<int> spiralOrder(vector<vector<int>>& matrix) {
        vector<int> res;
        if (matrix.empty()) return res;
        int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
        int up = 0, down = m - 1, left = 0, right = n - 1;
        while (true) {
            // 从左到右遍历上边界
            for (int j = left; j <= right; j++) res.push_back(matrix[up][j]);
            if (++up > down) break; // 上边界向内收缩
            // 从上到下遍历右边界
            for (int i = up; i <= down; i++) res.push_back(matrix[i][right]);
            if (--right < left) break; // 右边界向内收缩
            // 从右到左遍历下边界
            for (int j = right; j >= left; j--) res.push_back(matrix[down][j]);
            if (--down < up) break; // 下边界向内收缩
            // 从下到上遍历左边界
            for (int i = down; i >= up; i--) res.push_back(matrix[i][left]);
            if (++left > right) break; // 左边界向内收缩
        }
        return res;
    }
};

时间复杂度是 O(nm)，空间复杂度是 O(nm)。