一、题目解析
1. 问题描述
给定一个字符串 𝑠s，该字符串中只包含英文大小写字母。你需要计算从字符串中最多能组成多少个字符串 "ku"。每次可以随机从字符串中选一个字符，并且选中的字符不能再使用。字符串中的字符大小写可以忽略，即大写和小写字母视为相同。
例如，输入 "AUBTMKAxfuu"，从中最多能组成 1 个 "ku"。
测试样例
样例1：
输入：
s = "AUBTMKAxfuu"
输出：1
样例2：
输入：
s = "KKuuUuUuKKKKkkkkKK"
输出：6
样例3：
输入：
s = "abcdefgh"
输出：0
2. 题目解析
给定一个包含大小写英文字母的字符串，问从中最多可以组成多少个字符串 "ku"。每个字符只能使用一次，大小写忽略不计。
思路：
- 大小写忽略：首先将字符串转化为小写以便后续统计。
- 统计字符频次：统计字符
'k'和'u'的出现次数。 - 计算可组成的 "ku" 的数量：要组成一个 "ku" 字符串，必须有一个
'k'和一个'u'，因此取字符'k'和'u'的数量中的较小值就是最大 "ku" 的数量。
图解： 假设字符串是 s = "AUBTMKAxfuu"，以下是分步解析：
- 第一步：将字符串转换为小写，得到
"aubtmakxfuu"。 - 第二步：统计
k的出现次数为 1，u的出现次数为 2。 - 第三步：
min(1, 2) = 1，因此输出结果为1，最多能组成一个 "ku"。
3. 代码详解
def solution(s: str) -> int:
# 将字符串转换为小写，忽略大小写
s = s.lower()
# 统计字符 'k' 和 'u' 的数量
count_k = s.count('k')
count_u = s.count('u')
# 返回 'k' 和 'u' 的最小数量
return min(count_k, count_u)
4. 时间和空间复杂度分析
-
时间复杂度：O(n)，其中 n 为字符串的长度。主要操作是对字符串的遍历以及统计字符出现次数。
-
空间复杂度：O(1)，仅使用了常数个变量来保存字符数量。
二、知识总结
- 字符频次统计：这是一个很常用的操作，尤其是在字符串处理类题目中。
- 忽略大小写的技巧：处理大小写不敏感的问题时，通常将字符串全部转换为小写或大写，简化操作。
- 最小值的取法：类似于本题，很多题目都会用到 "组合数量" 的概念，即在限定的条件下，找出能组合成所需目标的最大数量。
个人理解和学习建议：
- 统计字符频次通常可以用哈希表或集合来加快速度，也可以用字符串的
count()方法直接统计某些字符的数量。 - 对于入门的同学，建议多练习字符串类的题目，理解和掌握大小写转换和频次统计等基础操作。这类题目可以帮助熟悉 Python 的基本字符串方法，如
count()、lower()等。
三、学习计划
- 每日刷题：坚持每日刷题，并关注解题的时间和空间复杂度，反复练习相似类型的题目。
- 错题集：将做错的题目记录下来，尤其是没理解透彻的题目，定期回顾和复习，分析错误原因，避免同类问题重复出错。
- 逐步提升：先从简单题目入手，掌握基础操作，再逐步增加题目难度，巩固自己的思维方式和解题技巧。
四、工具运用
如何将 AI 刷题功能与其他学习资源相结合：
- AI 辅助解析：使用 AI 辅助解题，当遇到疑难点或不理解的步骤时，可以通过 AI 获得快速解答，帮助梳理思路。可以结合 MarsCode AI 等刷题平台，选取有代表性的题目进行练习
- 多种资源结合：在 AI 的基础上，结合算法书籍来深入理解常用算法思想。
- 模拟面试场景：可以利用平台上的模拟面试功能（如果支持），让 AI 自动出题并评分，从而找到自身的薄弱点，形成针对性练习。
