力扣 1717. 删除子字符串的最大得分

本文介绍了一种通过删除特定子字符串来最大化得分的问题解决方法。利用贪心算法,优先选择高分操作,并通过栈来高效处理字符串。文章详细解释了算法流程与实现细节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给你一个字符串 s 和两个整数 x 和 y 。你可以执行下面两种操作任意次。

    删除子字符串 "ab" 并得到 x 分。
        比方说,从 "cabxbae" 删除 ab ,得到 "cxbae" 。
    删除子字符串"ba" 并得到 y 分。
        比方说,从 "cabxbae" 删除 ba ,得到 "cabxe" 。

请返回对 s 字符串执行上面操作若干次能得到的最大得分。

示例 1:

输入:s = "cdbcbbaaabab", x = 4, y = 5
输出:19
解释:
- 删除 "cdbcbbaaabab" 中加粗的 "ba" ,得到 s = "cdbcbbaaab" ,加 5 分。
- 删除 "cdbcbbaaab" 中加粗的 "ab" ,得到 s = "cdbcbbaa" ,加 4 分。
- 删除 "cdbcbbaa" 中加粗的 "ba" ,得到 s = "cdbcba" ,加 5 分。
- 删除 "cdbcba" 中加粗的 "ba" ,得到 s = "cdbc" ,加 5 分。
总得分为 5 + 4 + 5 + 5 = 19 。

示例 2:

输入:s = "aabbaaxybbaabb", x = 5, y = 4
输出:20

提示:

    1 <= s.length <= 105
    1 <= x, y <= 104
    s 只包含小写英文字母。


假设 x<=yx <= yx<=y,由于本题只涉及到 a,ba, ba,b 两个字符,且不论是删除 ababab 还是 bababa,两个字符都是同等数量的减少,不会凭空产生,所以一定不会出现优先删除了一个 bababa,导致无法删除多个 ababab ,从而失去了获得更高分数的可能性,故利用贪心算法优先删除得分较高的子字符串。

class Solution {
public:
    int maximumGain(string a, int x, int y) 
    {
        stack<char> s, t;
        int ret = 0;
        // 处理优化
        if(x > y) 
        {
            swap(x, y);
            reverse(a.begin(), a.end());
        } 
        // 先处理 ba
        for(char c : a) 
        {
            if(c != 'a') s.push(c);
            else {
                // 形成 ba 子字符串
                if(!s.empty() && s.top() == 'b') 
                {
                    s.pop();
                    ret += y;
                } 
                else 
                {
                    s.push(c);
                }
            }
        }
        // 再处理 ab
        while(!s.empty()) 
        {
            char c = s.top();
            s.pop();
            if(c != 'a') t.push(c);
            else 
            {
                if(!t.empty() && t.top() == 'b') 
                {
                    t.pop();
                    ret += x;
                } 
                else 
                {
                    t.push(c);
                }
            }
        }
        return ret;
    }
};

LW

### Java 实现 LeetCode 第 3 题:无重复字符的最长子串 以下是基于滑动窗口算法的 Java 解决方案,该方法通过维护一个动态窗口来高效解决问题。此解法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(min(m, n)),其中 m 是字符串中不同字符的数量。 #### 滑动窗口原理 滑动窗口的核心思想是利用两个指针 `left` 和 `right` 来表示当前正在考察的子串范围。当发现有重复字符时,移动左边界直到不再存在重复字符为止[^1]。 ```java public class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if (s == null || s.length() == 0) return 0; int maxLength = 0; int left = 0; // 左边界初始位置 Map<Character, Integer> charIndexMap = new HashMap<>(); for (int right = 0; right < s.length(); right++) { // 右边界逐步扩展 char currentChar = s.charAt(right); if (charIndexMap.containsKey(currentChar) && charIndexMap.get(currentChar) >= left) { // 如果当前字符已经存在于哈希表中,则更新左边界到上一次出现的位置之后 left = charIndexMap.get(currentChar) + 1; } charIndexMap.put(currentChar, right); // 更新或记录当前字符及其索引 maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1); // 计算最大长度 } return maxLength; } } ``` 上述代码实现了以下逻辑: - 使用 `HashMap` 存储每个字符最近一次出现的索引。 - 当遇到重复字符时,调整左边界至之前重复字符的下一个位置。 - 动态计算并保存最大的无重复子串长度[^2]。 #### 测试案例 为了验证程序的有效性,可以运行如下测试: ```java public static void main(String[] args) { Solution sol = new Solution(); System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("abcabcbb")); // 输出: 3 ["abc"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("bbbbb")); // 输出: 1 ["b"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("pwwkew")); // 输出: 3 ["wke"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("")); // 输出: 0 [] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("au")); // 输出: 2 ["au"] } ``` 这些测试涵盖了多种情况,包括空字符串、全相同字符以及正常输入场景下的表现[^3]。 #### 复杂度分析 时间复杂度:O(n),因为每个字符最多被访问两次——一次由右指针遍历,另一次可能因左指针移动而重新评估。 空间复杂度:O(min(m, n)),取决于字符串中的唯一字符数量与总长度之间的较小者[^4]。 ---
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