提升效率：O(n)与O(n^3)算法比较：最大对称字符串检测

本文档主要探讨了两种寻找最大对称字符串的算法，针对不同时间复杂度的需求。首先，我们来分析第一种算法，其时间复杂度为O(n^3)。 算法一： 该算法的核心在于`IsSymmetrical`函数，它接收两个字符指针`pBegin`和`pEnd`，从字符串的两端开始比较字符。如果在移动指针的过程中发现不相等的字符，就立即返回false，表示该子串不是对称的。如果所有字符都匹配，则返回true，表示整个子串是对称的。在`GetLongestSymmetricalLength`函数中，遍历整个输入字符串`pString`，对于每个可能的子串起点`pFirst`，检查以该点为起点的所有可能对称子串，记录最长的对称子串长度`symmetricalLength`。这个过程涉及多次调用`IsSymmetrical`，导致时间复杂度较高。 接下来是第二种算法，时间复杂度为O(n^2)： 算法二： 这个算法简化了对称性检查的过程。`GetLongestSymmetricalLength`函数不再逐个子串查找，而是从每个位置开始，向左和向右扩展，同时维护两个指针`pLeft`和`pRight`。每次比较`pLeft`和`pRight`指向的字符，如果它们相等，则同时向中间移动，直到不相等为止。这样可以在一次循环中完成对称性的判断，避免了内层的`IsSymmetrical`函数调用，从而降低了时间复杂度。这种方法减少了不必要的比较，使得查找最大对称子串的过程更为高效。 总结来说，这两种算法都是为了找到给定字符串中的最大对称子串，但算法二优化了比较操作，使得在实际应用中，当字符串长度较大时，算法二的效率会更高。在`main`函数中，通过示例字符串"google"展示了如何调用这两个函数来获取最长对称子串的长度。理解并掌握这些算法对于处理字符串对称性问题具有重要意义，特别是在需要优化性能的场景下。