力扣题解2207

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今日继续给大家带来力扣题解。

题目描述（中等）​：

字符串中最多数目的子序列

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 pattern0 或者 pattern1 。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。

题目分析：

• 给定一个字符串 text 和一个长度为 2 的字符串 pattern，你可以在 text 的任意位置插入一个字符（这个字符必须是 pattern0 或 pattern1），目的是使 text 中的 pattern 子序列数量最多。

• 子序列是指从字符串中删除若干字符（或不删除），其余字符保持原顺序。

解题思路：

1. 计数：

   • 遍历 text，统计 pattern0 和 pattern1 的出现次数。

   • count_combined 用于统计可以形成 pattern 子序列的数量。

   • 每当遇到 pattern1 时，之前所有的 pattern0 都可以与之形成一pattern子序列，因此将 count_first 累加到 count_combined 中。

2. 最大化子序列数量：

   • 通过在 text 中插入一个 pattern0，可以增加 count_second 个新的子序列。

   • 通过在 text 中插入一个 pattern1，可以增加 count_first 个新的子序列。

   • 取两者中的最大值作为结果。

3. 返回结果：

   • 返回通过插入 pattern0 或 pattern1 后形成的最大子序列数量。

参考代码​：

long long maximumSubsequenceCount(char* text, char* pattern) {
    long long count_first = 0;   // 记录 pattern[0] 出现的次数
    long long count_second = 0;  // 记录 pattern[1] 出现的次数
    long long count_combined = 0; // 记录可以形成的 'pattern' 子序列的数量
​
    // 遍历整个 text 字符串
    for (int i = 0; text[i] != '\0'; i++) {
        if (text[i] == pattern[1]) {
            // 如果当前字符是 pattern[1]，那么之前出现的所有 pattern[0] 都可以与之形成一个 pattern 子序列
            count_combined += count_first; 
            count_second++; // 计数 pattern[1] 的出现次数
        }
        if (text[i] == pattern[0]) {
            // 计数 pattern[0] 的出现次数
            count_first++; 
        }
    }
​
    // 计算通过插入 pattern[0] 或 pattern[1] 可以得到的最大子序列数量
    long long max_count = count_first + count_combined; 
    long long test_count = count_second + count_combined;
​
    // 返回两者中的最大值
    return max_count > test_count ? max_count : test_count;
}

复杂度分析：

• 时间复杂度: (O(n))，其中 (n) 是 text 的长度，因为我们只需遍历一次 text。

• 空间复杂度: (O(1))，因为我们只使用了固定数量的额外变量来存储计数器。