【数据结构和算法】定长子串中元音的最大数目

2023-12-21 11:30:43

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前言

一、题目描述

二、题解

2.1 方法一:滑动窗口

2.2 方法二:滑动窗口优化版

三、代码

3.1 方法一:滑动窗口

3.2 方法二:滑动窗口优化版

四、复杂度分析

4.1 方法一:滑动窗口

4.2 方法二:滑动窗口优化版


前言

这是力扣的 1456 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。

又是一道滑动窗口的典型例题,可以帮助我们巩固滑动窗口算法。


一、题目描述

给你字符串?s?和整数?k?。

请返回字符串?s?中长度为?k?的单个子字符串中可能包含的最大元音字母数。

英文中的?元音字母?为(a,?e,?i,?o,?u)。

示例 1:

输入:s = "abciiidef", k = 3
输出:3
解释:子字符串 "iii" 包含 3 个元音字母。

示例 2:

输入:s = "aeiou", k = 2
输出:2
解释:任意长度为 2 的子字符串都包含 2 个元音字母。

示例 3:

输入:s = "leetcode", k = 3
输出:2
解释:"lee"、"eet" 和 "ode" 都包含 2 个元音字母。

示例 4:

输入:s = "rhythms", k = 4
输出:0
解释:字符串 s 中不含任何元音字母。

示例 5:

输入:s = "tryhard", k = 4
输出:1

提示:

  • 1 <= s.length <= 10^5
  • s?由小写英文字母组成
  • 1 <= k <= s.length

二、题解

2.1 方法一:滑动窗口

思路与算法:

首先定义一个 list 来存放元音字母,可以用 list 自带的 api :contains 来判断是否包含。

还需要定义两个变量:

  • 当前元音数量。
  • 最大元音数量。?

然后设置初始窗口,那我们就在数组最前方取 k 个元素当作窗口。

记录下初始窗口的元音数量,并先存为最大值。

接着开始滑动窗口:

  • 当原窗口第一个字母是元音的时候,要元音数量 - 1 。
  • 当现窗口最后一个字母是元音的时候,要元音数量 +?1 。

每次循环完后记录下最大元音数量。

2.2 方法二:滑动窗口优化版

思路与算法:

这个方法在第一个方法的基础上,做了一个简单的优化:

如果窗口里已经全部都是元音了,没必要把后面的都遍历一遍,我们已经得到结果了不是吗?

k 比较小的时候可能大大减少遍历的位置!!!!

当当前元音数量等于 k 的时候,我们直接返回 k 。


三、代码

3.1 方法一:滑动窗口

Java版本:

class Solution {
    public int maxVowels(String s, int k) {
        ArrayList<Character> list = new ArrayList<>(Arrays.asList('a', 'e', 'i', 'o', 'u'));
        int vowels = 0, maxVowels;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (list.contains(s.charAt(i))) {
                vowels++;
            }
        }
        maxVowels = vowels;
        for (int i = k; i < s.length(); i++) {
            if (list.contains(s.charAt(i - k))) {
                vowels--;
            }
            if (list.contains(s.charAt(i))) {
                vowels++;
            }
            maxVowels = Math.max(vowels, maxVowels);
        }
        return maxVowels;
    }
}

C++版本:

class Solution {
public:
    int maxVowels(string s, int k) {
        vector<char> vowels = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'};
        int maxVowels = 0, currentVowels = 0;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (find(vowels.begin(), vowels.end(), s[i]) != vowels.end()) {
                currentVowels++;
            }
        }
        maxVowels = currentVowels;
        for (int i = k; i < s.length(); i++) {
            if (find(vowels.begin(), vowels.end(), s[i - k]) != vowels.end()) {
                currentVowels--;
            }
            if (find(vowels.begin(), vowels.end(), s[i]) != vowels.end()) {
                currentVowels++;
            }
            maxVowels = max(currentVowels, maxVowels);
        }
        return maxVowels;
    }
};

3.2 方法二:滑动窗口优化版

Java版本:

class Solution {
    public int maxVowels(String s, int k) {
        ArrayList<Character> list = new ArrayList<>(Arrays.asList('a', 'e', 'i', 'o', 'u'));
        int vowels = 0, maxVowels;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (list.contains(s.charAt(i))) {
                vowels++;
            }
        }
        if (vowels == k) return k;
        maxVowels = vowels;
        for (int i = k; i < s.length(); i++) {
            if (list.contains(s.charAt(i - k))) {
                vowels--;
            }
            if (list.contains(s.charAt(i))) {
                vowels++;
            }
            if (vowels == k) return k;
            maxVowels = Math.max(vowels, maxVowels);
        }
        return maxVowels;
    }
}

C++版本:

class Solution {
public:
    int maxVowels(std::string s, int k) {
        std::vector<char> list = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'};
        int vowels = 0, maxVowels;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (std::find(list.begin(), list.end(), s[i]) != list.end()) {
                vowels++;
            }
        }
        if (vowels == k) return k;
        maxVowels = vowels;
        for (int i = k; i < s.length(); i++) {
            if (std::find(list.begin(), list.end(), s[i - k]) != list.end()) {
                vowels--;
            }
            if (std::find(list.begin(), list.end(), s[i]) != list.end()) {
                vowels++;
            }
            if (vowels == k) return k;
            maxVowels = std::max(vowels, maxVowels);
        }
        return maxVowels;
    }
};

四、复杂度分析

4.1 方法一:滑动窗口

  • 时间复杂度:O(∣s∣),其中 ∣s∣ 是字符串 s?的长度。我们首先需要 O(k) 的时间求出前 k?个字母组成的子串包含的元音字母个数,在这之后还有 O(∣s∣?k) 个子串,每个子串包含的元音字母个数可以在 O(1) 的时间计算出,因此总时间复杂度为 O(∣s∣)。
  • 空间复杂度:O(1)。

4.2 方法二:滑动窗口优化版

  • 时间复杂度:O(∣s∣)。
  • 空间复杂度:O(1)。

文章来源:https://blog.csdn.net/kologin/article/details/135124357
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