请提供使用Java语言解决LeetCode中'最长回文子串'问题的详细算法思路和代码实现。

解决LeetCode中的'最长回文子串'问题，可以通过动态规划或中心扩展两种主要方法来实现。这里我们选择动态规划的方法，因为它可以提供O(n^2)的时间复杂度，适合较长的字符串。

参考资源链接：[Java实现LeetCode经典题解：181个算法实例](https://wenku.csdn.net/doc/5e5uudei3n?spm=1055.2569.3001.10343)

动态规划的关键在于找出状态的定义，对于本题，我们可以定义一个二维数组dp[i][j]表示字符串从索引i到j的子串是否是回文串。状态转移方程为：如果s[i]等于s[j]且dp[i+1][j-1]为真，则dp[i][j]为真。初始条件是所有长度为1的子串都是回文串。

在编写代码之前，我们还需要处理边界条件，即当子串长度为1或2时的情况。对于长度为1的子串，直接返回即可。对于长度为2的子串，如果两个字符相同，也返回即可。

现在我们来具体实现代码：

    public String longestPalindrome(String s) {
        int n = s.length();
        if (n < 2) {
            return s;
        }
        boolean[][] dp = new boolean[n][n];
        int start = 0, maxLen = 1; // 记录最长回文子串的起始位置和长度
        
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            dp[i][i] = true; // 所有长度为1的子串都是回文串
        }
        // 处理长度为2的子串
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (s.charAt(i) == s.charAt(i + 1)) {
                dp[i][i + 1] = true;
                start = i;
                maxLen = 2;
            }
        }
        // 处理长度大于2的子串
        for (int len = 3; len <= n; len++) {
            for (int i = 0; i < n - len + 1; i++) {
                int j = i + len - 1;
                if (s.charAt(i) == s.charAt(j) && dp[i + 1][j - 1]) {
                    dp[i][j] = true;
                    start = i;
                    maxLen = len;
                }
            }
        }
        // 根据记录的起始位置和长度，返回最长回文子串
        return s.substring(start, start + maxLen);
    }

在这段代码中，我们首先初始化了一个二维数组dp来记录每个子串是否为回文串，然后通过状态转移方程逐步填充数组。最终，我们根据记录的最长回文子串的起始位置和长度返回结果。

对于想深入了解Java实现LeetCode算法问题的读者，可以参阅《Java实现LeetCode经典题解：181个算法实例》这份PDF文档。它不仅包含了上述问题的解决方案，还有180多个其他算法问题的详细解读，是提升Java编程能力和算法理解的宝贵资源。

参考资源链接：[Java实现LeetCode经典题解：181个算法实例](https://wenku.csdn.net/doc/5e5uudei3n?spm=1055.2569.3001.10343)