在小 C 所面临的这个关于字符串处理的问题情境中，给定一个由数字字符组成的字符串，要通过最少的修改次数来达到字符串中任意两个连续字符都不相同的效果。下面将对该问题及其求解代码进行深入分析。
一、问题详细定义
小 C 拥有一个字符串，其内容全部由数字字符构成。目标是对这个字符串进行修改，使得修改后的字符串里不存在连续相同的字符，需要确定至少要进行多少次修改操作才能实现这一目标。
二、分析思路
（一）逐位检查并处理连续相同字符的思路
通过一个 while 循环来逐位遍历字符串中的字符，这里的 i 作为查询字符的下标。在每次循环中，主要进行以下操作： 首先判断当前字符（下标为 i）和下一个字符（下标为 i + 1）是否相同，即通过 if (s.charAt(i) == s.charAt(i + 1)) 语句进行检查。 如果这两个字符相同，那就意味着发现了连续相同的字符情况，此时需要进行一次修改操作，所以将修改次数计数变量 cnt 加 1。并且为了跳过这两个连续相同的字符，直接将下标 i 向后移动两位（i = i + 2），以便继续检查后续的字符是否还存在连续相同的情况。 如果当前字符和下一个字符不相同，说明这两个字符符合修改后字符串的要求（即连续字符不同），那么只需要将下标 i 向后移动一位（i++），继续检查下一组相邻字符。
（二）通过循环遍历确定最终修改次数的思路
整个 while 循环会持续进行，直到下标 i 到达字符串长度减 1 的位置（即已经检查完除最后一个字符外的所有字符）。通过这样逐位的检查和处理，每发现一组连续相同的字符就增加一次修改次数 cnt，当循环结束后，cnt 所记录的值就是为了使字符串中不存在连续相同字符而至少需要进行的修改次数。
三、代码解读与实现细节
public static int solution(String s) {
// 初始化字符串长度、修改次数计数变量以及查询下标的值
int len = s.length(), cnt = 0, i = 0;
// 逐位遍历字符串，检查并处理连续相同字符的情况
while (i < len - 1) {
if (s.charAt(i) == s.charAt(i + 1)) {
cnt++;
i = i + 2;
} else {
i++;
}
}
return cnt;
}
四、复杂度分析
（一）时间复杂度
代码主要的时间消耗在于对字符串进行逐位遍历的 while 循环操作。在最坏情况下，循环需要遍历整个字符串的所有字符，除了最后一个字符（因为在检查到倒数第二个字符时，还能通过与最后一个字符比较来确定是否存在连续相同情况）。 所以循环最多会执行 len - 1 次，其中 len 是字符串的长度。每次循环内部的操作时间复杂度基本为常数级别，主要是进行字符的比较和下标 i 的更新操作。 因此，整体的时间复杂度为 O(N) ，这里的 n 等同于字符串的长度 len，即时间复杂度与字符串长度成正比，随着字符串长度的增加，代码运行所需的时间也会相应增加。
（二）空间复杂度
代码中只定义了几个用于记录字符串长度（len）、修改次数（cnt）以及查询下标（i）的变量，这些变量所占用的空间都是固定的，与输入的字符串长度无关。 所以，空间复杂度为O(1) ，属于常数级别的空间占用，这意味着代码在运行过程中不会因为输入字符串的大小而占用大量额外的存储空间。
五、总结与优化思考
通过上述代码的实现，能够按照小 C 的要求，准确计算出为使给定字符串中不存在连续相同字符而至少需要进行的修改次数。从复杂度分析来看，当前的时间复杂度和空间复杂度在一般情况下表现良好。然而，对于优化，我们可以考虑以下几点： 时间复杂度优化：虽然当前的时间复杂度已经是线性的，但在一些特殊情况下，比如字符串长度非常长且其中连续相同字符的分布有一定规律时，可以考虑使用一些数据结构或算法技巧来更快速地定位连续相同字符的位置，从而有可能进一步降低时间复杂度。例如，可以利用哈希表来记录每个字符上一次出现的位置，这样在检查当前字符是否与下一个字符相同时，可以通过哈希表快速判断是否存在连续相同字符的情况，而不需要每次都进行字符比较。 时间复杂度优化（另一种思路）：也可以考虑从字符串的两端同时向中间进行检查，这样可能会在某些情况下减少不必要的遍历次数，不过这种方法需要更精细的逻辑处理来确保不会遗漏任何连续相同字符的情况。 空间复杂度优化：当前的空间复杂度已经是最优的常数级别，但如果在一些特殊场景下，比如处理大量字符串且内存非常有限，可以进一步探索是否能通过一些数据结构或算法技巧来进一步压缩空间占用，比如利用位运算等方式来存储相关信息，但这需要根据具体的应用场景来具体分析。
