最長重複字元替換
「最長重複字元替換」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「最長重複字元替換」問題是滑動視窗部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化最長重複字元替換的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀最長重複字元替換的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
您將獲得一個字串 s 和一個整數 k。您可以選擇字串中的任何字元並將其變更為任何其他大寫英文字母。您最多可以執行此操作 k 次。
傳回執行上述操作後所得到的包含相同字母的最長子字串的長度。
寫一個函數 characterReplacement(s: str, k: int) -> int。
- •1 <= len(s) <= 10^5
- •s consists of only uppercase English letters
- •0 <= k <= len(s)
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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 res暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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