题目形容
这是 LeetCode 上的 2213. 由单个字符反复的最长子字符串 ,难度为 艰难。
Tag : 「区间求和」、「线段树」
给你一个下标从 $0$ 开始的字符串 s
。另给你一个下标从 $0$ 开始、长度为 $k$ 的字符串 queryCharacters
,一个下标从 $0$ 开始、长度也是 $k$ 的整数 下标 数组 queryIndices
,这两个都用来形容 $k$ 个查问。
第 $i$ 个查问会将 s
中位于下标 $queryIndices[i]$ 的字符更新为 $queryCharacters[i]$。
返回一个长度为 $k$ 的数组 lengths
,其中 $lengths[i]$ 是在执行第 $i$ 个查问之后 s
中仅由单个字符反复组成的 最长子字符串的长度 。
示例 1:
输出:s = "babacc", queryCharacters = "bcb", queryIndices = [1,3,3]输入:[3,3,4]解释:- 第 1 次查问更新后 s = "bbbacc" 。由单个字符反复组成的最长子字符串是 "bbb" ,长度为 3 。- 第 2 次查问更新后 s = "bbbccc" 。由单个字符反复组成的最长子字符串是 "bbb" 或 "ccc",长度为 3 。- 第 3 次查问更新后 s = "bbbbcc" 。由单个字符反复组成的最长子字符串是 "bbbb" ,长度为 4 。因而,返回 [3,3,4] 。
示例 2:
输出:s = "abyzz", queryCharacters = "aa", queryIndices = [2,1]输入:[2,3]解释:- 第 1 次查问更新后 s = "abazz" 。由单个字符反复组成的最长子字符串是 "zz" ,长度为 2 。- 第 2 次查问更新后 s = "aaazz" 。由单个字符反复组成的最长子字符串是 "aaa" ,长度为 3 。因而,返回 [2,3] 。
提醒:
- $1 <= s.length <= 10^5$
s
由小写英文字母组成- $k == queryCharacters.length == queryIndices.length$
- $1 <= k <= 10^5$
queryCharacters
由小写英文字母组成- $0 <= queryIndices[i] < s.length$
线段树
这是一道经典的线段树应用题。
依据题意,波及的操作 “仿佛” 是「单点批改」和「区间查问」,那么依据 (题解) 307. 区域和检索 - 数组可批改 的总结,咱们应该应用的是「树状数组」吗?
其实并不是(或者说不能间接是),起因在于咱们查问的是「批改过后 s
中雷同字符间断段的最大长度」,而当咱们进行所谓的「单点批改」时,会导致本来的间断段被毁坏,或者造成新的间断段。也就是此处的批改对于后果而言,并不是单点的。
应用线段树求解,咱们惟一须要思考的是:在 Node
中保护些什么信息?
对于线段树的节点信息设计,通常会蕴含根本的左右端点 l
、r
以及查问目标值 val
,而后再思考保护 val
还须要一些什么辅助信息。
对于本题,咱们还须要额定保护 prefix
和 suffix
,别离代表「以后区间 $[l, r]$ 内前缀雷同字符间断段的最大长度」和「以后区间 $[l, r]$ 内后缀雷同字符间断段的最大长度」。
而后思考每次批改,如何应用子节点信息更新父节点(pushup
操作):
对于一般性的合并(以后节点的两个子节点的连接点不是雷同字符)而言:
tr[u].prefix = tr[u << 1].prefix
:以后父节点(区间)的前缀最大长度等于左子节点(区间)的前缀最大长度;tr[u].suffix = tr[u << 1 | 1].suffix
:以后父节点(区间)的后缀最大长度等于右子节点(区间)的后缀最大长度;tr[u].val = max(left.val, right.val)
:以后父节点(区间)的最大长度为两子节点(区间)的最大长度。
对于非一般性的合并(以后节点的两个子节点的连接点为雷同字符):
tr[u].val = max(tr[u].val, left.suffix + right.prefix)
:首先能够确定的是「左区间的后缀」和「右区间的前缀」能够拼接在一起,因而能够应用拼接长度来尝试更新以后节点的最大值;tr[u].suffix = bLen + left.suffix
:其中bLen
为右节点(区间)的长度。当且仅当右节点(区间)整一段都是雷同字符时(即满足right.prefix = right.suffix = bLen
),能够应用bLen + left.suffix
来更新tr[u].suffix
;tr[u].prefix = aLen + right.prefix
:其中aLen
为左节点(区间)的长度。当且仅当左节点(区间)整一段都是雷同字符时(即满足left.prefix = left.prefix = aLen
),能够应用aLen + right.prefix
来更新tr[u].prefix
。
代码:
class Solution { class Node { int l, r, prefix, suffix, val; Node(int _l, int _r) { l = _l; r = _r; prefix = suffix = val = 1; } } char[] cs; Node[] tr; void build(int u, int l, int r) { tr[u] = new Node(l, r); if (l == r) return ; int mid = l + r >> 1; build(u << 1, l, mid); build(u << 1 | 1, mid + 1, r); } void update(int u, int x, char c) { if (tr[u].l == x && tr[u].r == x) { cs[x - 1] = c; return ; } int mid = tr[u].l + tr[u].r >> 1; if (x <= mid) update(u << 1, x, c); else update(u << 1 | 1, x, c); pushup(u); } int query(int u, int l, int r) { if (l <= tr[u].l && tr[u].r <= r) return tr[u].val; int ans = 0; int mid = tr[u].l + tr[u].r >> 1; if (l <= mid) ans = query(u << 1, l, r); if (r > mid) ans = Math.max(ans, query(u << 1 | 1, l, r)); return ans; } void pushup(int u) { Node left = tr[u << 1], right = tr[u << 1 | 1]; int aLen = left.r - left.l + 1, bLen = right.r - right.l + 1; char ac = cs[left.r - 1], bc = cs[right.l - 1]; tr[u].prefix = left.prefix; tr[u].suffix = right.suffix; tr[u].val = Math.max(left.val, right.val); if (ac == bc) { if (left.prefix == aLen) tr[u].prefix = aLen + right.prefix; if (right.prefix == bLen) tr[u].suffix = bLen + left.suffix; tr[u].val = Math.max(tr[u].val, left.suffix + right.prefix); } } public int[] longestRepeating(String s, String queryCharacters, int[] queryIndices) { cs = s.toCharArray(); int n = cs.length, m = queryCharacters.length(); tr = new Node[n * 4]; build(1, 1, n); for (int i = 0; i < n; i++) update(1, i + 1, cs[i]); int[] ans = new int[m]; for (int i = 0; i < m; i++) { update(1, queryIndices[i] + 1, queryCharacters.charAt(i)); ans[i] = query(1, 1, n); } return ans; }}
- 工夫复杂度:$O(m\log{n})$
- 空间复杂度:$O(n)$
最初
这是咱们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.2213
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,局部是有锁题,咱们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章外面,除了解说解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果波及通解还会相应的代码模板。
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