牛客竞赛小白试炼（20201205 怕npy的牛牛）

一、题目

1. 题目描述

牛牛非常怕他的女朋友，怕到了走火入魔的程度，以至于每当他看到一个字符串同时含有n,p,y三个字母他都害怕的不行。现在有一个长度为m的只包含小写字母‘a’-‘z’的字符串x，牛牛想知道能令他不害怕的最长子串的长度是多少。（对于字符串”abc”来说，”c”,”ab”都是原串的子串，但”ac”不是原串子串）

2. 示例

示例1
输入：“abcdefghijklmn”
输出：14
示例2
输入：“ynp”
输出：2
示例3
输入：“ypknnbpiyc”
输出：7

3. 题目解析

要注意本题要求找的子串是相邻字符组成的，若整个字符串都符合则可以直接返回原字符串。

二、个人解法

1. 代码

想到了用双指针法来解决，但是没想好如何处理指针的移动，忘记保存失败代码。

2. 失败反思

for循环不好考虑的问题可以转换到while循环中来考虑，可能条理能清晰些。

三、官网高星解法

1. 双指针滑动窗口

（1）解法分析

• 使用while循环在字符串上移动hou指针，每次移动都应该有一个符合条件的目前最长子串，遍历结束后返回最长即为所求。
• 每次hou移动的当前子串，可能会同时包含npy，因此需要再来一个qian指针，从头开始遍历，使得子串符合条件。
• 使用一个长度为3的数组，来存储当前子串中npy三个字符出现数量，这样比直接判断npy要省事。

（2）代码

 /**
     * 滑动窗口
     * @param x
     * @return
     */
    public int Maximunlength(String x) {
        int[] npy = new int[3];
        int qian = 0;
        int hou = 0;
        int len = 0;
//        后指针不断往后走
        while (hou < x.length()) {
//            遇到npy，分别给他们计数
            if (x.charAt(hou) == 'n') {
                npy[0]++;
            }
            if (x.charAt(hou) == 'p') {
                npy[1]++;
            }
            if (x.charAt(hou) == 'y') {
                npy[2]++;
            }
//            hou指针每走一步，应该都会产生一个目前的最长子串，qian指针从前往后遍历找前边界
            while (qian < x.length() && (npy[0] > 0 && npy[1] > 0 && npy[2] > 0)) {
                if (x.charAt(qian) == 'n') {
                    npy[0]--;
                }
                if (x.charAt(qian) == 'p') {
                    npy[1]--;
                }
                if (x.charAt(qian) == 'y') {
                    npy[2]--;
                }
                qian++;
            }
//计算以当前的hou结尾的最长子串长度
            len = Math.max(len, hou - qian + 1);
            hou++;
        }
        return len;
    }

（3）算法分析

时间复杂度：$O(n)$
空间复杂度：$O(1)$

（4）提交截图

2. 分割法

（1）解法分析

因为要求找的子串是不同时含有npy，那我们分别以n p y作为分割点来分割我们的字符串，在产生的所有子串中，肯定不会同时有npy出现，我们只需要在所有子串中寻找长度最大的即可。

（2）代码

 public int Maximunlength(String x) {
        String[] ns = x.split("n");
        String[] ps = x.split("p");
        String[] ys = x.split("y");
        int len = 0;
        for (int i = 0; i < ns.length; i++) {
            if (len < ns[i].length()) {
                len = ns[i].length();
            }

        }
        for (int i = 0; i < ps.length; i++) {
            if (len < ps[i].length()) {
                len = ps[i].length();
            }

        }
        for (int i = 0; i < ys.length; i++) {
            if (len < ys[i].length()) {
                len = ys[i].length();
            }

        }

        return len;
    }

（3）算法分析

这种方法肯定比第一种方法耗费空间和时间，但是量级没有发生改变，代码写起来轻松。
时间复杂度：$O(n)$
空间复杂度：$O(n)$

（4） 提交截图

可发现运行时间和占用内存均比第一种方法高。