Remplacement du caractère répétitif le plus long
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème du « remplacement de caractère répétitif le plus long ».
1. Apprendre
Le problème du « remplacement de caractères répétitifs le plus long » est un défi clé dans la section Fenêtre coulissante.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le remplacement des caractères répétitifs les plus longs.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème concernant le remplacement des caractères répétitifs les plus longs.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Vous recevez une chaîne s et un entier k. Vous pouvez choisir n’importe quel caractère de la chaîne et le remplacer par n’importe quelle autre lettre anglaise majuscule. Vous pouvez effectuer cette opération au maximum k fois.
Renvoie la longueur de la sous-chaîne la plus longue contenant la même lettre que vous pouvez obtenir après avoir effectué les opérations ci-dessus.
Écrivez une fonction characterReplacement(s: str, k: int) -> int.
- •1 <= len(s) <= 10^5
- •s consists of only uppercase English letters
- •0 <= k <= len(s)
Exemples
s = "ABAB", k = 2
4
Replace the two 'A's with 'B's or vice versa to get "BBBB" or "AAAA". The longest substring is 4.
s = "AABABBA", k = 1
4
Replace the 'B' at index 3 with 'A' to get "AAAAABA". The longest substring of same characters starting from index 0 is "AAAA" with length 4.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def character_replacement_opt(s, k):
count = {}
res = 0
l = 0
maxf = 0
for r in range(len(s)):
count[s[r]] = 1 + count.get(s[r], 0)
maxf = max(maxf, count[s[r]])
if (r - l + 1) - maxf > k:
count[s[l]] -= 1
l += 1
res = max(res, r - l + 1)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def character_replacement_brute(s, k):
res = 0
for i in range(len(s)):
counts = {}
max_f = 0
for j in range(i, len(s)):
counts[s[j]] = 1 + counts.get(s[j], 0)
max_f = max(max_f, counts[s[j]])
if (j - i + 1) - max_f <= k:
res = max(res, j - i + 1)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Sliding Window data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de fenêtre coulissante s’appliquent.
Questions connexes
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