[424. 替换后的最长重复字符](https://leetcode-cn.com/problems/longest-repeating-character-replacement/)...

本文介绍了一种解决字符串中寻找经过最多k次替换后最长重复子串的问题算法。通过使用滑动窗口和计数数组,文章详细解析了如何确定窗口的扩张与收缩条件,以高效地找出满足条件的最长子串。

题目描述

给你一个仅由大写英文字母组成的字符串,你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符,总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后,找到包含重复字母的最长子串的长度

注意:
字符串长度 和 k 不会超过 104。

题目解析

最多替换k次,即替换k次,这些被替换的字符串也是逻辑连续的。即求窗口中的字符符合其中最大的字母的个数N和滑动窗口大小M,有M-N<=K,这就得出窗口收缩的条件M-N>K

题目特征

  • 划分为两类事物,滑动窗口内个数最多的数字和其他
  • 需要求出滑动窗口的收缩条件
  • 保证滑动窗口里面东西是连续的

题目解答

class Solution {
    public int characterReplacement(String s, int k) {
        //
        char[] chs = s.toCharArray();
        int len = s.length();
        int[] dict = new int[26];
        int maxc = 0,l=0,res=0;
        for(int r =0 ; r < len ; r++){
           dict[chs[r]-'A']++;
            maxc = Math.max(maxc,dict[chs[r]-'A']);
            while(r-l+1-maxc >k){
                dict[chs[l++]-'A']--;
            }
                
            res = Math.max(r-l+1,res);
        }
        return res;
    }
}

题目总结

问题分割为两部分

转载于:https://www.cnblogs.com/Heliner/p/10971860.html

### 回答1: 好的,我来用中文回复这个链接:https://leetcode-cn.com/tag/dynamic-programming/ 这个链接是 LeetCode 上关于动态规划的题目集合。动态规划是一种常用的算法思想,可以用来解决很多实际问题,比如最长公共子序列、背包问题、最短路径等等。在 LeetCode 上,动态规划也是一个非常重要的题型,很多题目都需要用到动态规划的思想来解决。 这个链接里包含了很多关于动态规划的题目,按照难度从简单到困难排列。每个题目都有详细的题目描述、输入输出样例、题目解析和代码实现等内容,非常适合想要学习动态规划算法的人来练习和提高自己的能力。 总之,这个链接是一个非常好的学习动态规划算法的资源,建议大家多多利用。 ### 回答2: 动态规划是一种算法思想,通常用于优化具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。由于其成熟的数学理论和强大的实用效果,动态规划在计算机科学、数学、经济学、管理学等领域均有重要应用。 在计算机科学领域,动态规划常用于解决最优化问题,如背包问题、图像处理、语音识别、自然语言处理等。同时,在计算机网络和分布式系统中,动态规划也广泛应用于各种优化算法中,如链路优化、路由算法、网络流量控制等。 对于算法领域的程序员而言,动态规划是一种必要的技能和知识点。在LeetCode这样的程序员平台上,题目分类和标签设置十分细致和方便,方便程序员查找并深入学习不同类型的算法LeetCode的动态规划标签下的题目涵盖了各种难度级别和场景的问题。从简单的斐波那契数列、迷宫问题到可以用于实际应用的背包问题、最长公共子序列等,难度不断递进且话题丰富,有助于开发人员掌握动态规划的实际应用技能和抽象思维模式。 因此,深入LeetCode动态规划分类下的题目学习和练习,对于程序员的职业发展和技能提升有着重要的意义。 ### 回答3: 动态规划是一种常见的算法思想,它通过将问题拆分成子问题的方式进行求解。在LeetCode中,动态规划标签涵盖了众多经典和优美的算法问题,例如斐波那契数列、矩阵链乘法、背包问题等。 动态规划的核心思想是“记忆化搜索”,即将中间状态保存下来,避免重复计算。通常情况下,我们会使用一张二维表来记录状态转移过程中的中间值,例如动态规划求解斐波那契数列问题时,就可以定义一个二维数组f[i][j],代表第i项斐波那契数列中,第j个元素的值。 在LeetCode中,动态规划标签下有众多难度不同的问题。例如,经典的“爬楼梯”问题,要求我们计算到n级楼梯的方案数。这个问题的解法非常简单,只需要维护一个长度为n的数组,记录到达每一级楼梯的方案数即可。类似的问题还有“零钱兑换”、“乘积最大子数组”、“通配符匹配”等,它们都采用了类似的动态规划思想,通过拆分问题、保存中间状态来求解问题。 需要注意的是,动态规划算法并不是万能的,它虽然可以处理众多经典问题,但在某些场景下并不适用。例如,某些问题的状态转移过程比较复杂,或者状态转移方程中存在多个参数,这些情况下使用动态规划算法可能会变得比较麻烦。此外,动态规划算法也存在一些常见误区,例如错用贪心思想、未考虑边界情况等。 总之,掌握动态规划算法对于LeetCode的学习和解题都非常重要。除了刷题以外,我们还可以通过阅读经典的动态规划书籍,例如《算法竞赛进阶指南》、《算法数据结构基础》等,来深入理解这种算法思想。
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