从字符串中“薅出”最长子串:LeetCode 340 Swift 解法全解析
文章目录
- 摘要
- 描述
- 题解答案
- 题解代码分析
- 详细解析:
- 示例测试及结果
- 结果解释:
- 时间复杂度
- 总结
摘要
在日常开发中,我们经常需要处理字符串,比如分析用户输入、文本挖掘、数据清洗等等。而这道题就特别实用:如何找到一个字符串中最多包含 K 个不同字符的最长子串?本篇文章将用 Swift 手把手带你搞懂滑动窗口的使用技巧,从思路到代码再到复杂度分析,一站式搞定。
描述
题目是这样描述的:
给定一个字符串
s
和一个整数k
,请你找出字符串中 最多包含k
个不同字符的最长子串的长度。
这个问题的关键在于“最多包含 K 个不同字符”,也就是说超过 K 个不同字符就不符合要求,我们要把这个限制“滑动”管理好。
题解答案
我们使用 滑动窗口 + 哈希表 的经典组合来解决这个问题。滑动窗口主要用来维护当前的子串区间,而哈希表负责统计窗口内字符的出现频次。
核心思路:
- 用两个指针维护一个窗口
[left, right]
- 用一个
Dictionary<Character, Int>
来记录当前窗口内每个字符的出现次数 - 如果窗口里的不同字符数超过 K,就不断左移窗口直到满足条件
- 在每次满足条件的窗口中更新最大长度
题解代码分析
func lengthOfLongestSubstringKDistinct(_ s: String, _ k: Int) -> Int {if k == 0 || s.isEmpty { return 0 }let chars = Array(s)var left = 0var maxLength = 0var charCount = [Character: Int]()for right in 0..<chars.count {let rightChar = chars[right]charCount[rightChar, default: 0] += 1// 当不同字符数量超过 k,移动左指针收缩窗口while charCount.keys.count > k {let leftChar = chars[left]charCount[leftChar]! -= 1if charCount[leftChar]! == 0 {charCount.removeValue(forKey: leftChar)}left += 1}// 记录当前符合条件的最大长度maxLength = max(maxLength, right - left + 1)}return maxLength
}
详细解析:
charCount[rightChar, default: 0] += 1
:把新字符加入窗口并计数charCount.keys.count > k
:检查窗口是否超出 K 种字符charCount.removeValue(forKey: leftChar)
:清理掉数量为 0 的字符,保持哈希表干净right - left + 1
是当前窗口长度,每次都尝试更新最大值
示例测试及结果
print(lengthOfLongestSubstringKDistinct("eceba", 2)) // 输出 3,子串为 "ece"
print(lengthOfLongestSubstringKDistinct("aa", 1)) // 输出 2,子串为 "aa"
print(lengthOfLongestSubstringKDistinct("abcadcacacaca", 3)) // 输出 11,子串为 "cadcacacaca"
结果解释:
- 示例 1:子串
"ece"
有两个不同字符,长度为 3 - 示例 2:整个字符串只有一种字符,直接返回长度 2
- 示例 3:可以从第 2 个字符开始算起,取到最长满足条件的子串
"cadcacacaca"
时间复杂度
- 时间复杂度:O(n)
整个字符串遍历一遍,每个字符最多进出窗口一次。 - 空间复杂度:O(k)
哈希表最多存储 K 个不同字符的频率。
总结
这道题是滑动窗口思想的经典应用,通过“收缩窗口”控制不同字符的种类,再通过变量记录最长长度。在实际项目里,如果你在做关键词搜索优化、用户行为分析、或者简单的文本压缩策略,这类“限定种类数量”的需求其实挺常见的。
Swift 写法也很清晰,用 Dictionary 来统计频次,逻辑直观,性能也不错。