https://leetcode-cn.com/problems/maximize-number-of-subsequences-in-a-string/
给你一个下标从 0 开始的字符串 text 和另一个下标从 0 开始且长度为 2 的字符串 pattern ,两者都只包含小写英文字母。
你可以在 text 中任意位置插入 一个 字符,这个插入的字符必须是 pattern[0] 或者 pattern[1] 。注意,这个字符可以插入在 text 开头或者结尾的位置。
请你返回插入一个字符后,text 中最多包含多少个等于 pattern 的 子序列 。
子序列 指的是将一个字符串删除若干个字符后(也可以不删除),剩余字符保持原本顺序得到的字符串。
示例 1:
输入:text = "abdcdbc", pattern = "ac"
输出:4
解释:
如果我们在 text[1] 和 text[2] 之间添加 pattern[0] = 'a' ,那么我们得到 "abadcdbc" 。那么 "ac" 作为子序列出现 4 次。
其他得到 4 个 "ac" 子序列的方案还有 "aabdcdbc" 和 "abdacdbc" 。
但是,"abdcadbc" ,"abdccdbc" 和 "abdcdbcc" 这些字符串虽然是可行的插入方案,但是只出现了 3 次 "ac" 子序列,所以不是最优解。
可以证明插入一个字符后,无法得到超过 4 个 "ac" 子序列。
示例 2:
输入:text = "aabb", pattern = "ab"
输出:6
解释:
可以得到 6 个 "ab" 子序列的部分方案为 "aaabb" ,"aaabb" 和 "aabbb" 。
提示:
1 <= text.length <= 105
pattern.length == 2
text 和 pattern 都只包含小写英文字母。
- 暂无
首先如果题目直接让求 text 中有多少 pattern 子序列,那么可以通过一次遍历求出。
对于每个位置 i,我们计算出以其结束(开始也行)的 pattern 子序列有多少,累加起来 就是答案。
代码:
class Solution:
def maximumSubsequenceCount(self, text: str, pattern: str) -> int:
a = b = ans = 0
for c in text:
if c == pattern[1]:
b += 1
ans += a # 这里累加答案。含义为以当前位置结尾的子序列有 a 个,因此累加上 a
if c == pattern[0]:
a += 1
return ans
由于我们可以插入一次,那么实际上最优:
- 可以插入一个 pattern[0] 在 text 前面,这样多 b 个子序列。
- 可以插入一个 pattern[1] 在 text 后面,这样多 a 个子序列。
a 和 b 取较大值即可。
- 语言支持:Python3
Python3 Code:
class Solution:
def maximumSubsequenceCount(self, text: str, pattern: str) -> int:
a = b = ans = 0
for c in text:
if c == pattern[1]:
b += 1
ans += a
if c == pattern[0]:
a += 1
return ans + max(a, b)
复杂度分析
令 n 为数组长度。
- 时间复杂度:$O(n)$
- 空间复杂度:$O(1)$
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