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個人感覺和kmp也許有異曲同工之妙。
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首先，我們的目標是求出最長回文子串的長度。
暴力相信大家都會，先是列舉l和r然後o(n)判斷每個子串是否是回文串，總時間複雜度\(o(n^3)\)。
稍微優化一下，列舉中間點mid,貪心地向兩端擴充套件找到最長的\(len[i]\)，即以i為回文串中心的最大擴充套件長度。當然，我們發現這樣只能處理回文串長度為奇數的情況。所以對於這個暴力，我們有了乙個新思路：在兩個相鄰字元之間插入乙個不會出現的字元。
比如aabba，我們把它變成#a#a#b#b#a#，這樣每個點向兩邊擴充套件出的就一定是奇數長度的\(len[i]\)了。於是這個暴力的時間複雜度就是\(o(n^2)\)。下面所使用的字串也是經過了這樣的變換的。
這也正開啟了馬拉車演算法的大門。
眾所周知，對暴力演算法的優化是對重複計算的優化以及已知資訊的利用。
先來看重複的計算。
在上面\(o(n^2)\)的演算法中，我們對很多子串進行了重複搜尋，最明顯的就是，假設i和j都在同乙個回文子串內並且關於中心對稱，那麼\(len[j]>=len[i]\)。這是顯然的。
於是我們考慮設定乙個變數\(mid\)，表示上面那個回文子串的中心，\(mr(maxright)\)表示這個回文子串的右端點。
哦對了，這個回文子串是當前右端點最大的回文子串，所以叫做maxright。
當我們目前遍歷到的i是小於mr的時候，即下圖這種情況。
如圖，我們找到i的對稱點i'，發現可以用2*mid-i得到，於是len[i]=len[mid*2-i]，但是這個對稱只在我們以mid為重心的回文串中可以用，所以i+len[i]<=mr,len[i]<=mr-i，綜合，len[i]=min(len[mid*2-i],mr-i)。
接下來是另一種情況，也就是i在mr的右邊，i>=mr。
此時，我們沒有多餘的資訊可以利用了，只能以i為重心開始和上面說的一樣暴力地拓展找len[i]，那麼此時我們的i就是新的mid，找到的i+len[i]就是新的mr。
那麼這樣的時間複雜度為什麼是o(n)的呢？
首先考慮i最令人迷惑的就是i>=mr的時候。
看似這樣while去找新的len是非常浪費時間的，但是我們在這一步擴充套件了mr，並且mr會且只會從1被擴充套件到n，所以mr的擴充套件總共是o(n)的，mr不擴充套件的時候也就是i於是總的時間複雜度就是o(n)。
模板題**；
#include#define max(a,b) (a>b?a:b)
#define reg register
using namespace std;
const int n=2.2e7+10;
char d[n];
int hw[n],n;
void read()
void manacher()
}int main()
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