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题目描述
这是 LeetCode 上的 1763. 最长的美好子字符串 ,难度为 简单。
Tag : 「模拟」、「前缀和」、「位运算」
当一个字符串 s 包含的每一种字母的大写和小写形式 同时 出现在 s 中,就称这个字符串 s 是 美好 字符串。
比方说,"abABB" 是美好字符串,因为 'A' 和 'a' 同时出现了,且 'B' 和 'b' 也同时出现了。然而,"abA" 不是美好字符串因为 'b' 出现了,而 'B' 没有出现。
给你一个字符串 s ,请你返回 s 最长的 美好子字符串 。如果有多个答案,请你返回 最早 出现的一个。如果不存在美好子字符串,请你返回一个空字符串。
示例 1:
输入:s = "YazaAay"
输出:"aAa"
解释:"aAa" 是一个美好字符串,因为这个子串中仅含一种字母,其小写形式 'a' 和大写形式 'A' 也同时出现了。
"aAa" 是最长的美好子字符串。
示例 2:
输入:s = "Bb"
输出:"Bb"
解释:"Bb" 是美好字符串,因为 'B' 和 'b' 都出现了。整个字符串也是原字符串的子字符串。
示例 3:
输入:s = "c"
输出:""
解释:没有美好子字符串。
示例 4:
输入:s = "dDzeE"
输出:"dD"
解释:"dD" 和 "eE" 都是最长美好子字符串。
由于有多个美好子字符串,返回 "dD" ,因为它出现得最早。
提示:
s只包含大写和小写英文字母。
朴素解法
数据范围只有 ,最为简单的做法是枚举所有的子串( 复杂度为 ),然后对子串进行合法性检查( 复杂度为 ),整体复杂度为 ,可以过。
代码:
class Solution {
public String longestNiceSubstring(String s) {
int n = s.length();
String ans = "";
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (j - i + 1 > ans.length() && check(s.substring(i, j + 1))) ans = s.substring(i, j + 1);
}
}
return ans;
}
boolean check(String s) {
Set<Character> set = new HashSet<>();
for (char c : s.toCharArray()) set.add(c);
for (char c : s.toCharArray()) {
char a = Character.toLowerCase(c), b = Character.toUpperCase(c);
if (!set.contains(a) || !set.contains(b)) return false;
}
return true;
}
}
- 时间复杂度:
- 空间复杂度:
前缀和优化
在 check 中,我们不可避免的遍历整个子串,复杂度为 。
该过程可以使用前缀和思想进行优化:构建二维数组 来记录子串的词频, 为一个长度为 的数组,用于记录字符串 s 中下标范围为 的词频。即 所代表的含义为在子串 中字符 的出现次数。
那么利用「容斥原理」,对于 s 的任意连续段 所代表的子串中的任意字符 的词频,我们可以作差算得:
这样我们在 check 实现中,只要检查 个字母对应的大小写词频(ASCII 相差 ),是否同时为 或者同时不为 即可,复杂度为 。
代码:
class Solution {
public String longestNiceSubstring(String s) {
int n = s.length();
int[][] cnt = new int[n + 1][128];
for (int i = 1; i <= n; i++) {
char c = s.charAt(i - 1);
cnt[i] = cnt[i - 1].clone();
cnt[i][c - 'A']++;
}
int idx = -1, len = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (j - i + 1 <= len) continue;
int[] a = cnt[i], b = cnt[j + 1];
if (check(a, b)) {
idx = i; len = j - i + 1;
}
}
}
return idx == -1 ? "" : s.substring(idx, idx + len);
}
boolean check(int[] a, int[] b) {
for (int i = 0; i < 26; i++) {
int low = b[i] - a[i], up = b[i + 32] - a[i + 32]; // 'A' = 65、'a' = 97
if (low != 0 && up == 0) return false;
if (low == 0 && up != 0) return false;
}
return true;
}
}
- 时间复杂度:令 为字符集大小,本题固定为 ,构建 的复杂度为 ;枚举所有子串复杂度为 ;
check的复杂度为 。整体复杂度为 - 空间复杂度:
二进制优化
更进一步,对于某个子串而言,我们只关心大小写是否同时出现,而不关心出现次数。
因此我们无须使用二维数组来记录具体的词频,可以在枚举子串时,使用两个 int 的低 位分别记录大小写字母的出现情况,利用枚举子串时右端点后移,维护两变量,当且仅当两变量相等时,满足 个字母的大小写同时出现或同时不出现。
代码:
class Solution {
public String longestNiceSubstring(String s) {
int n = s.length();
int idx = -1, len = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int a = 0, b = 0;
for (int j = i; j < n; j++) {
char c = s.charAt(j);
if (c >= 'a' && c <= 'z') a |= (1 << (c - 'a'));
else b |= (1 << (c - 'A'));
if (a == b && j - i + 1 > len) {
idx = i; len = j - i + 1;
}
}
}
return idx == -1 ? "" : s.substring(idx, idx + len);
}
}
- 时间复杂度:
- 空间复杂度:
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1763 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
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