(A卷,200分)- 寻找符合要求的最长子串（Java & JS & Python）

题目描述

给定一个字符串s，找出这样一个子串：

1. 该子串中任意一个字符最多出现2次
2. 该子串不包含指定某个字符

请你找出满足该条件的最长子串的长度

输入描述

第一行为：要求不包含的指定字符，为单个字符，取值范围[0-9a-zA-Z]

第二行为：字符串s，每个字符范围[0-9a-zA-Z]，长度范围[1, 10000]

输出描述

一个整数，满足条件的最长子串的长度；

如果不存在满足条件的子串，则返回0

用例

题目解析

简单的滑窗应用。

我们以用例2画图解释：

由于本题描述中说：字符串s，每个字符范围[0-9a-zA-Z]，以及屏蔽字符取值范围[0-9a-zA-Z]，因此我们统计滑窗内部字符数量时，可以使用长度为128的数组来作为容器，因为要统计的字符的ASCII码必然在0~128范围中。

JavaScript算法源码

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");

const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});

const lines = [];
rl.on("line", (line) => {
  lines.push(line);

  if (lines.length === 2) {
    console.log(getResult(lines[1], lines[0]));
    lines.length = 0;
  }
});

/**
 * @param {*} s 字符串s
 * @param {*} ex 要求不包含的指定字符
 * @returns 满足条件的最长子串的长度
 */
function getResult(s, ex) {
  ex = ex.charCodeAt();
  const count = new Array(128).fill(0);

  let l = 0; // 滑窗左边界
  let r = 0; // 滑窗右边界
  let ans = 0; // 记录满足条件的最长子串的长度

  // 滑窗右边界不越界的话，可以继续右移
  while (r < s.length) {
    // r指针指向的字符是滑窗新增的字符
    const add_c = s[r].charCodeAt();

    if (ex == add_c) {
      // 如果新增字符是屏蔽字符，那么滑窗不能包含此字符，为了让滑窗不能包含此字符，只能让滑窗的左边界l移动到此字符的右边一个位置
      ans = Math.max(ans, r - l); // 但是在具体移动之前，需要将上一个状态的滑窗长度，和统计的最大长度进行比较，保留最大的
      l = ++r; // 滑窗左边界l要移动到屏蔽字符的右边，即r+1位置，而滑窗的右边界r又不能落后于左边界l，因此相当于同时移动
      count.fill(0); // 此时滑窗为空，因此清空统计的字符的数量
    } else {
      // 如果新增字符不是屏蔽字符，那么就纳入滑窗
      count[add_c]++;

      // 如果此时新增字符的数量超过了2，那么我们应该让滑窗的左边界l右移，直到该新增字符的数量等于2时停止
      if (count[add_c] > 2) {
        ans = Math.max(ans, r - l); // 但是在具体移动之前，我们需要将上一个状态的滑窗长度，和统计的最大长度进行比较，保留最大的
      }

      while (count[add_c] > 2) {
        const remove_c = s[l].charCodeAt();
        count[remove_c]--;
        l++;
      }

      r++;
    }
  }

  return Math.max(ans, r - l); // 对最后一次滑窗位置进行记录
}

Java算法源码

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Main {
  public static void main(String[] args) {
    Scanner sc = new Scanner(System.in);

    String exclude = sc.next();
    String s = sc.next();

    System.out.println(getResult(s, exclude.charAt(0)));
  }

  public static int getResult(String s, char ex) {
    // 记录滑窗内部每个字符出现的次数
    int[] count = new int[128];

    // 滑窗左边界,右边界
    int l = 0, r = 0;

    // 记录满足条件的最长子串的长度
    int ans = 0;

    // 滑窗右边界不越界的话，可以继续右移
    while (r < s.length()) {
      // r指针指向的字符是滑窗新增的字符
      char add_c = s.charAt(r);

      if (ex == add_c) {
        // 如果新增字符是屏蔽字符，那么滑窗不能包含此字符，为了让滑窗不能包含此字符，只能让滑窗的左边界l移动到此字符的右边一个位置
        ans = Math.max(ans, r - l); // 但是在具体移动之前，需要将上一个状态的滑窗长度，和统计的最大长度进行比较，保留最大的
        l = ++r; // 滑窗左边界l要移动到屏蔽字符的右边，即r+1位置，而滑窗的右边界r又不能落后于左边界l，因此相当于同时移动
        Arrays.fill(count, 0); // 此时滑窗为空，因此清空统计的字符的数量
      } else {
        // 如果新增字符不是屏蔽字符，那么就纳入滑窗
        count[add_c]++;

        // 如果此时新增字符的数量超过了2，那么我们应该让滑窗的左边界l右移，直到该新增字符的数量等于2时停止
        if (count[add_c] > 2) {
          ans = Math.max(ans, r - l); // 但是在具体移动之前，我们需要将上一个状态的滑窗长度，和统计的最大长度进行比较，保留最大的
        }

        while (count[add_c] > 2) {
          char remove_c = s.charAt(l);
          count[remove_c]--;
          l++;
        }

        r++;
      }
    }

    return Math.max(ans, r - l); // 对最后一次滑窗位置进行记录
  }
}

Python算法源码

# 输入获取
ex = ord(input())  # 要求不包含的指定字符
s = input()  # 字符串s


# 算法入口
def getResult():
    # 记录滑窗内部每个字符出现的次数
    count = [0]*128

    l = 0  # 滑窗左边界
    r = 0  # 滑窗右边界
    ans = 0  # 记录满足条件的最长子串的长度

    # 滑窗右边界不越界的话，可以继续右移
    while r < len(s):
        # r指针指向的字符是滑窗新增的字符
        add_c = ord(s[r])

        if ex == add_c:  # 如果新增字符是屏蔽字符，那么滑窗不能包含此字符，为了让滑窗不能包含此字符，只能让滑窗的左边界l移动到此字符的右边一个位置
            ans = max(ans, r - l)  # 但是在具体移动之前，需要将上一个状态的滑窗长度，和统计的最大长度进行比较，保留最大的
            r += 1  # 滑窗左边界l要移动到屏蔽字符的右边，即r+1位置，而滑窗的右边界r又不能落后于左边界l，因此相当于同时移动
            l = r
            count = [0]*128  # 时滑窗为空，因此清空统计的字符的数量
        else:  # 如果新增字符c是目标子串可以包含的字符
            count[add_c] += 1  # 那么就纳入滑窗

            if count[add_c] > 2:  # 如果此时新增字符的数量超过了2，那么我们应该让滑窗的左边界l右移，直到该新增字符的数量等于2时停止
                ans = max(ans, r - l)  # 但是在具体移动之前，我们需要将上一个状态的滑窗长度，和统计的最大长度进行比较，保留最大的

            while count[add_c] > 2:
                remove_c = ord(s[l])
                count[remove_c] -= 1
                l += 1

            r += 1

    # 对最后一次滑窗位置进行记录
    return max(ans, r - l)


# 算法调用
print(getResult())