为何我的滑动窗口解法无法高效通过最长回文子串测试？

1. 回文判断的低效实现是最大瓶颈 #

你写的isPalindrome方法用StringBuffer反转字符串再做相等比较，这会带来双重致命开销：

• 时间层面：反转和字符串比较都要遍历整个窗口长度，时间复杂度为O(L)（L为当前窗口的长度）。结合外层遍历所有窗口的O(n²)次数，整体时间复杂度直接飙升至O(n³)——这就是长输入超时的核心原因。比如输入长度为1000时，总操作量会突破5亿次，完全超出LeetCode的时间限制。
• 空间层面：每次判断都会创建新的StringBuffer和反转后的字符串对象，大量临时对象会触发频繁的垃圾回收，进一步拖慢运行速度。

2. 不必要的子串截取放大了开销 #

每次检查窗口时你都调用s.substring(...)生成新字符串，这个操作需要复制原字符串的对应字符段，时间开销同样是O(L)，相当于给每个回文判断多增加了一倍的O(L)操作，让整体耗时雪上加霜。实际上完全可以直接在原字符串上通过索引判断回文，不需要截取子串。

3. 窗口遍历逻辑的冗余（次要原因） #

你的循环通过重置i=0切换更小窗口的逻辑本身是合理的，但每次切换窗口后i从0重新遍历，结合前面的高开销判断，会让O(n³)的复杂度问题更突出。比如输入长度为1000时，仅窗口遍历的次数就有50万次，再叠加每次的O(L)操作，整体耗时必然超标。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bpaul18