题目解析：最长非递减子串问题
在豆包MarsCode AI 刷题题库中，我们遇到了一个有趣的问题：给定一个由字符 'a' 和 'b' 组成的字符串，我们需要找到执行最多一次交换操作后，字符串的最小可能成本，这里的成本定义为最长非递减子串的长度。
思路分析：
- 基础算法：首先，我们实现一个函数
longest_non_decreasing_substring来找出原始字符串中最长的非递减子串的长度。 - 交换操作：然后，我们遍历字符串中的每一个位置，尝试交换相邻的字符，并计算交换后的新成本。
- 比较成本：我们将每次交换后的成本与原始成本进行比较，找出最小的成本。
图解说明： 我们可以将字符串看作是一系列的山峰和山谷，其中 'a' 和 'b' 分别代表山峰和山谷的高度。非递减子串就是连续的山峰或山谷。通过交换相邻的字符，我们有时可以合并两个较小的山峰或山谷，从而形成更长的非递减子串。
代码详解：
def longest_non_decreasing_substring(s: str) -> int:
n = len(s)
max_length = 1
current_length = 1
for i in range(1, n):
if s[i] >= s[i - 1]:
current_length += 1
else:
max_length = max(max_length, current_length)
current_length = 1
max_length = max(max_length, current_length)
return max_length
def solution(N: int, S: str) -> int:
original_cost = longest_non_decreasing_substring(S)
min_cost = original_cost
for i in range(N - 1):
S_list = list(S)
S_list[i], S_list[i + 1] = S_list[i + 1], S_list[i]
new_S = ''.join(S_list)
new_cost = longest_non_decreasing_substring(new_S)
min_cost = min(min_cost, new_cost)
S_list[i], S_list[i + 1] = S_list[i + 1], S_list[i]
return min_cost
知识总结
在使用豆包MarsCode AI刷题的过程中，我学习到了几个重要的知识点：
- 字符串操作：如何有效地处理和操作字符串，包括字符的交换和字符串的拼接。
- 动态规划：虽然这个问题没有直接使用动态规划，但是理解动态规划的思想对于解决更复杂的问题非常有帮助。
- 贪心算法：在这个问题中，我们通过贪心地选择最长的非递减子串来简化问题。
学习计划
结合豆包MarsCode AI 刷题功能，我总结了以下高效学习方法：
- 制定刷题计划：每天至少解决一个问题，逐步提高难度。
- 利用错题本：对于做错的问题，记录并分析错误原因，定期回顾。
- 多样化练习：不仅仅局限于一种类型的题目，尝试多种类型的题目以提高解题能力。
工具运用
我建议将豆包MarsCode AI刷题功能与其他学习资源相结合，例如：
- 在线课程：通过在线课程学习算法和数据结构的基础知识。
- 书籍：阅读算法和数据结构相关的书籍，加深理解。
- 社区讨论：参与技术社区的讨论，与其他学习者交流解题思路和技巧。
通过这些方法，我们可以更有效地利用豆包MarsCode AI刷题功能，提高我们的编程和解决问题的能力。
