424. 替换后的最长重复字符-优快云博客

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给你一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以选择字符串中的任一字符，并将其更改为任何其他大写英文字符。该操作最多可执行 k 次。

在执行上述操作后，返回 包含相同字母的最长子字符串的长度。

思考：写在之前---

第一思路想到可能要使用滑动窗口---但当时第一时间并没有想明白--故记录

题目描述

给定一个字符串 s 和一个整数 k，你可以最多替换 k 次字符。返回在执行最多 k 次字符替换操作后，包含重复字母的最长子串的长度。

思路分析

这道题可以通过 滑动窗口（Sliding Window）的方法来解决。滑动窗口是一种常见的技术，用来在连续的子串或子数组中高效地查找特定条件下的最大/最小值等。

关键点

我们要找出一个子串，该子串可以通过最多 k 次字符替换，形成一个包含最多重复字符的最长子串。
具体做法是利用 滑动窗口 来动态地调整子串的范围，保持 窗口内的最大字符频率 与 窗口长度 的差值不超过 k。

解题步骤

时间与空间复杂度

初始化滑动窗口的边界：用 left 和 right 指针来表示滑动窗口的左右边界。left 初始化为 0，right 初始化为 0，表示窗口的开始位置。
遍历字符串：使用 right 指针逐步向右滑动，扩大窗口范围。每次滑动时，更新 hash 字典记录窗口中每个字符的频次，同时更新窗口内最频繁字符的频次 maxcount。
判断是否需要缩小窗口：
- 窗口内的字符总数 right - left + 1 减去 maxcount（窗口内最常见字符的个数）表示需要替换的字符数。
- 如果这个需要替换的字符数超过了 k，就需要通过增大 left 来缩小窗口，直到 需要替换的字符数 小于等于 k。
更新最大结果：每次调整完窗口后，计算当前窗口的长度 right - left + 1，并更新最大长度 ret。

结束条件：当 right 遍历到字符串末尾时，算法结束。---因为在到末尾之前一定已经处理了末尾之前的情况是否满足，之后的left移动是没有必要的---right 指针的移动已经遍历并处理了字符串的所有可能情况，所以无需再特意考虑 left 指针的后续移动。当 right 指针到达字符串末尾时，所有可能的子串长度已经被计算，ret 已经是最终的结果。

class Solution {
public:
    int characterReplacement(string s, int k) {
        int n=s.size();
        if(k>=n) return n;
        int left=0,right=0,ret=0;
        int maxcount=0;
        unordered_map<char,int>hash;
        while(right<n){
            hash[s[right]]++;
            maxcount=max(maxcount,hash[s[right]]);//记录出现最多的数的数量
            while(right-left+1-maxcount>k){//无法满足条件滑动窗口减少字符---判断条件是窗口长度减最多的数的数量需要变的数是否大于K
                hash[s[left]]--;
                ++left;
            }
            ret=max(ret,right-left+1);//更新长度
            ++right;
        }
        return ret;
    }
};

解题思路总结
滑动窗口：通过 left 和 right 两个指针来动态调整窗口的大小。在每一步中，增加右指针扩展窗口，直到满足条件。通过不断调整左指针来收缩窗口，确保窗口的大小满足最多 k 次字符替换的条件。
频率统计：通过一个哈希表 hash 来记录窗口内字符的出现频率。同时，通过 maxcount 来记录窗口内出现最多次数的字符，减少了每次都需要遍历哈希表的操作。
计算最大长度：在每次调整窗口时，计算当前窗口的长度，并更新最大子串长度 ret。
边界条件：当 k 大于或等于字符串长度时，说明我们可以把整个字符串都替换成一个字符，直接返回字符串的长度。
时间复杂度：O(n)，其中 n 是字符串 s 的长度。我们只需要遍历一次字符串，left 和 right 两个指针各自最多只会向前移动 n 次。
空间复杂度：O(1)，虽然我们使用了哈希表 hash 来记录字符频率，但由于字符串只有 26 个小写字母，因此哈希表的空间是常数级别的。
总结

本题通过滑动窗口的方式和哈希表统计字符频率的技巧，可以高效地解决最多 k 次字符替换问题。通过动态维护窗口的大小并检查条件是否满足，使得我们能够在 O(n) 时间内找到最大长度的合法子串。