【LeetCode】1653. 使字符串平衡的最少删除次数(动态规划)

【LeetCode】1653. 使字符串平衡的最少删除次数(动态规划)

题目描述

题目链接:LeetCode 1653. 使字符串平衡的最少删除次数

给你一个字符串 s ,它仅包含字符 ‘a’ 和 'b’​​​​ 。

你可以删除 s 中任意数目的字符,使得 s 平衡 。当不存在下标对 (i,j) 满足 i < j ,且 s[i] = ‘b’ 的同时 s[j]= ‘a’ ,此时认为 s 是 平衡 的。

请你返回使 s 平衡 的 最少 删除次数。

示例 1:

输入:s = “aababbab”
输出:2
解释:你可以选择以下任意一种方案:
下标从 0 开始,删除第 2 和第 6 个字符(“aababbab” -> “aaabbb”),
下标从 0 开始,删除第 3 和第 6 个字符(“aababbab” -> “aabbbb”)。

示例 2:

输入:s = “bbaaaaabb”
输出:2
解释:唯一的最优解是删除最前面两个字符。

提示:

1 <= s.length <= 1 0 5 10^5 105
s[i] 要么是 ‘a’ 要么是 'b’​ 。​

解题思路

1.求最少删除次数,转化成求合法字符序列的最大长度。这道题有点“最长上升子序列”的意思,只是序列元素只有’a’字符和’b’字符,且子序列不是严格递增。

2.定义 d [ i ] [ 0 ] d[i][0] d[i][0] s [ 0... i ] s[0...i] s[0...i]中以 'a’字符 结尾的合法序列的最大长度。定义 d [ i ] [ 1 ] d[i][1] d[i][1] s [ 0... i ] s[0...i] s[0...i]中以字典序小于等于 ‘b’ 字符的字符结尾的合法序列的最大长度。

3.状态转移方程如下:

d p [ i ] [ 0 ] = { d p [ i − 1 ] [ 0 ] + 1 , if  s [ i ] = = a d p [ i − 1 ] [ 0 ] , if  s [ i ] = = b dp[i][0]=\left\{\begin{matrix} dp[i-1][0] + 1, & \text{if } s[i] == a \\ dp[i-1][0], & \text{if } s[i] == b \end{matrix}\right. dp[i][0]={dp[i1][0]+1,dp[i1][0],if s[i]==aif s[i]==b

d p [ i ] [ 1 ] = { max ⁡ ( d p [ i − 1 ] [ 0 ] + 1 , d p [ i − 1 ] [ 1 ] ) , if  s [ i ] = = a max ⁡ ( d p [ i − 1 ] [ 0 ] + 1 , d p [ i − 1 ] [ 1 ] + 1 ) , if  s [ i ] = = b dp[i][1]=\left\{\begin{matrix} \max(dp[i-1][0] + 1, dp[i-1][1]), & \text{if } s[i] == a \\ \max(dp[i-1][0] + 1, dp[i-1][1] + 1), & \text{if } s[i] == b \end{matrix}\right. dp[i][1]={max(dp[i1][0]+1,dp[i1][1]),max(dp[i1][0]+1,dp[i1][1]+1),if s[i]==aif s[i]==b

4.时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。此处的递推变量可以滚动重复使用,可以将空间复杂度降为O(1)。为了更直观的展示递推的形式,就不对空间复杂度进行优化了

Java 代码

class Solution {

    public int minimumDeletions(String s) {
        int n = s.length();
        int dp[][] = new int[n][2];
        dp[0][0] = (s.charAt(0) == 'a') ? 1 : 0;
        dp[0][1] = 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (s.charAt(i) == 'a') {
                dp[i][0] = dp[i - 1][0] + 1;
                dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + 1, dp[i - 1][1]);
            }
            if (s.charAt(i) == 'b') {
                dp[i][0] = dp[i - 1][0];
                dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + 1, dp[i - 1][1] + 1);
            }
        }
        return n - Math.max(dp[n - 1][0], dp[n - 1][1]);
    }
}
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