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leetcode 1151 ~ 1200
尽可能使字符串相等

尽可能使字符串相等

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题目描述

代码结果

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/*
 * 思路:
 * 1. 使用滑动窗口技术来解决这个问题。
 * 2. 初始化窗口的起点start和终点end为0,以及当前开销currentCost为0。
 * 3. 在循环中,计算当前窗口中字符的开销,如果开销大于maxCost,移动start指针并减去相应的开销。
 * 4. 每次移动end指针时,更新最大长度。
 * 5. 使用Java Stream的方式来实现相应的逻辑。
 */

import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int equalSubstring(String s, String t, int maxCost) {
        int[] costs = IntStream.range(0, s.length())
                               .map(i -> Math.abs(s.charAt(i) - t.charAt(i)))
                               .toArray();
        int start = 0, currentCost = 0, maxLength = 0;
        for (int end = 0; end < costs.length; end++) {
            currentCost += costs[end];
            while (currentCost > maxCost) {
                currentCost -= costs[start++];
            }
            maxLength = Math.max(maxLength, end - start + 1);
        }
        return maxLength;
    }
}

解释

方法:

此题解采用了滑动窗口的方法来解决问题。首先,定义两个指针i和j来表示当前考虑的子字符串s[j:i+1]的起始和结束位置。我们从字符串的开头开始遍历,对于每个字符位置i,计算将s[i]转换成t[i]的成本,并将其累加到total_costs中。若当前的总成本total_costs超过了maxCost,则需要调整窗口的左边界j,即缩小窗口,直到总成本小于等于maxCost。在此过程中,我们不断更新记录的最大长度max_len。这种方法能够高效地找到满足成本条件的最长子字符串。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
为什么选择滑动窗口算法来解决这个问题,它与其他可能的算法(如动态规划)相比有什么优势吗?
滑动窗口算法在处理子数组或子字符串优化问题时非常高效,尤其是在需要连续子段的场景中。对于本题,目标是找到成本不超过maxCost的最长子字符串,滑动窗口算法可以在O(n)时间内解决,因为它可以不断调整窗口的大小而无需重新计算已考虑的字符。相对于动态规划,滑动窗口算法在空间复杂度上更优,通常只需要O(1)额外空间。动态规划虽然能够解决,但其通常需要O(n)的空间,并且对于每个状态的转移不如滑动窗口直观且高效。
🦆
在滑动窗口算法中,如果当前总成本刚好等于maxCost,为什么还可以继续扩展窗口而不是立即调整左边界j?
在滑动窗口算法中,当总成本刚好等于maxCost时,这意味着当前窗口仍符合条件,因此可以继续向右扩展窗口,尝试包含下一个元素。这是因为下一个元素可能无需任何成本即可转换(即s[i+1]等于t[i+1]),或者在接下来的迭代中可以通过调整左边界j来平衡成本。只有当总成本确实超过maxCost时,我们才需要调整j以缩小窗口。
🦆
题解中提到'每个字符最多被移除一次',能否详细说明这是如何通过算法逻辑保证的?
在滑动窗口算法中,每个字符被移除的情况发生在左指针j向右移动时。一旦j越过某个字符位置,这个字符就从当前考虑的窗口中移除了。由于j只会从左到右单向移动,每个字符位置一旦被j越过,就不会再被重新考虑进窗口,因此每个字符最多被移除一次。这一点确保了算法的效率和简洁性。
🦆
算法实现中在缩小窗口时,为什么只是单纯地将left指针向右移动一位,而不考虑其他可能的优化策略?
在当前题目的上下文中,将left指针(即j)向右移动一位是为了逐渐减少窗口的总成本,从而使其再次符合不超过maxCost的条件。这种方法简单且有效,因为每次只调整一位可以精确地控制总成本的减少,避免过度调整。尽管可以考虑其他策略如跳跃式移动j指针,但这可能导致不必要的复杂度增加或在减少成本时失去精准控制。当前的实现保证了算法的高效性和易于理解。

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