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?
▷🦆
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?
▷🦆
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?
▷🦆
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?
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