leetcode——395. 至少有 K 个重复字符的最长子串

这篇博客探讨了一种算法问题,即如何找到一个字符串中最长的子串,其所有字符出现的频率都大于等于给定的阈值k。通过递归实现,首先计算每个字符的出现次数,然后分割字符串,对每个小于k计数的子串进行处理。如果无需分割,直接返回原字符串;否则,递归查找最大长度的子串。最后,处理最后一段,确保满足条件。这种方法涉及到字符串处理、递归和动态规划等概念。

题目——对所有字符出现频率进行大于等于k的限制

思路

  1. 递归实现分割
  2. 利用计数小于k的字母进行分割
  3. 利用段需要大于k且大于当前res 来过滤小段

代码

步骤:
1. 全体计数
2. 根据计数与k的关系进行小于k的统计
3. 判断是否需要分割——无需分割返回整个字符串
4. 需要分割——循环、递归查找最大值
5. 对于最后一段进行考虑——当最后一个元素计数大于k时 该段会被遗弃

class Solution {
public:
    int longestSubstring(string s, int k) {
        // 遍历获取每个字符的个数,用于判断是否小于k
        unordered_map<char, int> m;
        for (auto& c : s)
            ++m[c];

        // 遍历把字符串按照小于k的数量拆分成多段,分开来解决
        vector<int> splits;
        int n = s.size();
        for (int i = 0; i < n; ++i)
            if (m[s[i]] < k)
                splits.push_back(i);

        // 无需拆分,则返回整段字符串
        if (splits.size() <= 0)
            return s.size();


        // 递归返回最大长度
        int res = 0;
        int left = 0;
        for (int i = 0; i < splits.size(); ++i){
            int len = splits[i] - left;
            if (len >= k && len > res)// 至少要大于k,否则肯定是不满足的
                res = max(res, longestSubstring(s.substr(left, len), k));
            left = splits[i] + 1;
        }

        // 考虑最后一段
        if (left < n-1)
            res = max(res, longestSubstring(s.substr(left, n-1-left+1), k));
        
        return res;
    }
};

### LeetCode '无重复字符长子' 的 Python 实现 此问题的目标是从给定字符中找到不包含任何重复字符长子长度。以下是基于滑动窗口算法的一种高效解决方案。 #### 方法概述 通过维护一个动态窗口来跟踪当前无重复字符的子范围,可以有效地解决该问题。具体来说,利用哈希表记录每个字符近一出现的位置,并调整窗口左边界以排除重复项。 #### 代码实现 以下是一个标准的 Python 解决方案: ```python def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int: char_index_map = {} # 存储字符及其新索引位置 max_length = 0 # 记录大子长度 start = 0 # 当前窗口起始位置 for i, char in enumerate(s): # 遍历字符 if char in char_index_map and char_index_map[char] >= start: # 如果发现重复字符,则更新窗口起点 start = char_index_map[char] + 1 char_index_map[char] = i # 更新或新增字符对应的索引 current_length = i - start + 1 # 当前窗口大小 max_length = max(max_length, current_length) # 更新大长度 return max_length ``` 上述代码的核心逻辑在于使用 `char_index_map` 来存储已访问过的字符以及它们后出现的位置[^1]。当遇到重复字符时,重新计算窗口的起始点并继续扩展窗口直到遍历结束[^2]。 对于输入 `"abcabcbb"`,执行过程如下: - 初始状态:`start=0`, `max_length=0` - 处理到第3个字符 `'c'` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `'a'` 后移动窗口左侧至新位置,终返回结果为 `3`. 同样地,在处理像 `"bbbbb"` 这样的极端情况时也能正确得出答案为 `1`[^4]. #### 时间复杂度与空间复杂度分析 时间复杂度 O(n),其中 n 是字符长度;因为每个字符多被访问两——加入和移除窗口各一。 空间复杂度 O(min(m,n)) ,m 表示 ASCII 字符集大小 (通常固定为128), 而 n 取决于实际输入字符长度[^5]. ---
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