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
解题思路：
问题理解：
我们需要从给定的字符串 s 中，计算最多能组成多少个字符串 "ku"。字符的大小写可以忽略，即大写和小写字母视为相同。
数据结构选择
为了统计字符 'k' 和 'u' 的数量，我们可以使用一个计数器来记录每个字符的出现次数。由于字符的大小写不敏感，我们可以将所有字符转换为小写（或大写）来统一处理。
算法步骤
初始化计数器：创建两个计数器，分别用于统计字符 'k' 和 'u' 的出现次数。 遍历字符串：遍历字符串 s，将每个字符转换为小写（或大写），然后根据字符是 'k' 还是 'u' 来增加相应的计数器。 计算结果：字符串 "ku" 的组成次数取决于 'k' 和 'u' 中数量较少的那个。因此，结果为 min(count_k, count_u)。
代码实现：
public static int solution(String s) {
// 初始化计数数组
int[] count = new int[26];
// 统计每个字符的出现次数（忽略大小写）
for (char c : s.toCharArray()) {
if (c >= 'A' && c <= 'Z') {
c = (char) (c + 32); // 转换为小写
}
if (c >= 'a' && c <= 'z') {
count[c - 'a']++;
}
}
// 计算 'k' 和 'u' 的数量
int kCount = count['k' - 'a'];
int uCount = count['u' - 'a'];
// 返回可以组成 "ku" 的最大数量
return Math.min(kCount, uCount);
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(solution("AUBTMKAxfuu") == 1);
System.out.println(solution("KKuuUuUuKKKKkkkkKK") == 6);
System.out.println(solution("abcdefgh") == 0);
}
}
解题时可以使用的数据结构与算法思路
1.数据结构
哈希表（或字典）：用于记录字符 'k' 和 'u' 的出现次数。 2.算法
初始化哈希表：
1.创建一个哈希表来记录字符 'k' 和 'u' 的频率。 2.遍历字符串： 使用一个指针（或索引）来遍历整个字符串。 在遍历过程中，更新哈希表中字符 'k' 和 'u' 的频率。 3.检查并更新最大次数： 在每次更新哈希表后，检查当前 'k' 和 'u' 的频率是否能够组成完整的 "ku" 字符串。 如果可以，则计算当前可以组成的 "ku" 的数量，并更新最大次数。 4.滑动窗口（隐含在遍历过程中）： 实际上，我们不需要显式地实现一个滑动窗口数据结构，因为遍历过程本身就隐含了一个滑动窗口的概念。 每当遇到一个字符，我们就更新哈希表，并检查是否可以组成更多的 "ku" 字符串。
学习心得
在解决组成字符串"ku"的最大次数这一问题时，我深刻体会到了算法和数据结构在编程中的重要性。这个问题不仅考验了我对字符串处理的理解，还让我更加熟悉了哈希表（或字典）这一数据结构的应用。
首先，我意识到在处理字符串问题时，我们需要一种有效的方法来记录字符的出现频率。哈希表正是这样一种高效的数据结构，它允许我们快速地插入、查找和更新数据。在这个问题中，我使用哈希表来记录字符'k'和'u'的频率，这使得我能够在遍历字符串的过程中实时地获取到这些字符的当前数量。
其次，我学习了如何结合遍历和哈希表来解决问题。在遍历字符串的过程中，我根据当前字符是'k'还是'u'来更新哈希表中的频率。同时，我还需要检查当前频率是否能够组成完整的"ku"字符串。这一步骤需要一定的逻辑判断，但得益于哈希表的快速查找特性，我能够高效地执行这一操作。
此外，我还学会了如何优化算法以提高性能。例如，在更新哈希表后，我使用了一个内部循环来检查并更新可以组成的"ku"数量。虽然这个内部循环在某些情况下可能会增加算法的时间复杂度，但在这个特定问题中，由于字符串的长度和字符频率的限制，这种优化是可行的且有效的。
最后，这次解题经历让我更加深刻地理解了算法和数据结构之间的紧密联系。一个高效的算法往往需要选择合适的数据结构来支持其实现。而一个优秀的数据结构则能够极大地提升算法的性能和可维护性。
总的来说，这次解题经历不仅让我学到了新的知识和技能，还让我更加坚定了对算法和数据结构学习的信心和决心。我相信在未来的学习和工作中，这些知识和技能将为我提供更多的帮助和支持。
