Java 中查找包含 K 个不同元音的最长子字符串

我们的主要重点是元音集，因为元音集通常对许多字符串处理问题至关重要，其中一个问题是识别给定字符串中包含恰好 K 个不同元音的最长子字符串。这个问题需要对字符串处理、滑动窗口和哈希表的使用有深入的理解。

问题陈述

输入数据是字符串 s 和整数 K；任务是确定包含恰好 K 个不同元音的子字符串的最大长度。如果不存在这样的字符串，则返回 0。

方法 1：暴力破解法

暴力破解法虽然非常有效，但非常低效。它包括测试给定字符串的所有潜在子字符串，并计算子字符串中找到的不同的元音总数。如果子字符串恰好包含 K 个不同的元音，则将其大小与前一个最大子字符串的大小进行比较。

文件名：LongestKDistinctVowels.java

输出

 
Longest substring length with 2 distinct vowels: 4   

时间复杂度： O(N^3)

空间复杂度： O(K)

方法 2：优化的滑动窗口方法

优化的滑动窗口方法 在这里，算法稍作修改，我们存储最大的 n 个值，而不是只存储一个值。

需要注意的是，暴力破解法非常耗时，只推荐用于小型字符串。然而，为了改进，我们不使用两个 for 循环，而是使用所谓的滑动窗口技术，并结合哈希表来跟踪当前窗口中的元音。

带哈希表的滑动窗口

该策略是简单地扩大窗口直到找到 K 个不同的元音，然后收缩窗口以寻找更大的有效窗口。我们使用哈希表来保存当前窗口中每个元音的当前计数。

文件名：LongestKDistinctVowelsOptimized.java

输出

 
Longest substring length with 2 distinct vowels: 4   

时间复杂度：O(N)

空间复杂度： O(K)

结论

确定具有 K 个不同元音的最长子字符串的问题可以通过多种方式解决，这使得该问题非常吸引人。所述解决方案简单但不适用于大型输入，因为需要高计算时间复杂度。

第二种解决方案是使用哈希表的滑动窗口技术，它改进了结果，并且能够处理更大的字符串。这两种方法中的哪一种取决于问题及其解决方案，以及在竞争性编程和实际情况中实施它们所需的时间。