2609. 最长平衡子字符串

难度: 简单

来源: 每日一题 2023.11.08

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给你一个仅由 0 和 1 组成的二进制字符串 s 。

如果子字符串中 所有的 0 都在 1 之前 且其中 0 的数量等于 1 的数量，则认为 s 的这个子字符串是平衡子字符串。请注意，空子字符串也视作平衡子字符串。

返回 s 中最长的平衡子字符串长度。

子字符串是字符串中的一个连续字符序列。

示例 1：

输入：s = "01000111"
输出：6
解释：最长的平衡子字符串是 "000111" ，长度为 6 。

示例 2：

输入：s = "00111"
输出：4
解释：最长的平衡子字符串是 "0011" ，长度为  4 。

示例 3：

输入：s = "111"
输出：0
解释：除了空子字符串之外不存在其他平衡子字符串，所以答案为 0 。

提示：

• 1 <= s.length <= 50
• '0' <= s[i] <= '1'

class Solution {
    public int findTheLongestBalancedSubstring(String s) {

    }
}

分析与题解

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• 计数模拟法

  这个题其实我们只需要知道, 什么时候启动下一个子串什么时候比较最终结果就好.

  为了满足题意, 停止条件只会有一个, 那就是前面有 n 个 1 , 当前位置数字是 0, 就要停止了, 这时候判断子串的长度. 输出到最终结果中, 同时这时候也是新一轮的开始.

  由于前面的 1 和 0 的个数不一样, 例如一个这样的数字 001110, 在最后一个 0 满足了条件停止了, 所以, 我们得到了 00111 那么平衡子字符串应该是 0011, 这时候我们只需要取前面子串的 0 和 1 数量较少的个数乘以2就是平衡子字符串的长度.

  接下来, 我们看一下解题过程. 首页我们定义两个常量 zero 和 one 用来存储子串的 0 和 1 的数量情况.

  int zero = 0, one = 0;
  

  然后, 我们进行遍历, 先判断当前是 0 的情况, 当 one > 0 也就是前面子串有 1 就进入停止逻辑. 停止逻辑中除了要输出maxLength, 还要清空 zero 和 one, 来为下一次子串判断做准备.

  if (s.charAt(i) == '0') {
      if (one != 0) {
          // 有1 停止了
          // 找两者中较小的值, 然后乘以2与最终结果做比较
          int minCount = Math.min(zero, one);
          maxLength = Math.max(maxLength, minCount * 2);
          // 清空数据
          zero = 0;
          one = 0;
          // 再进行下一轮
      }
      zero++;
  } 
  

  对于 当前下标对应数字是 1 的情况, 我们只需要判断前面有 0, 我们就对 one 进行 +1 操作.

  if (zero > 0) {
      one++;
  }
  

  当然了, 在遍历完成之后, 最后一个子串肯定没法在循环中判断, 我们直接在外部再进行一次判断即可.

  // 遍历完成,判断最后的一组数据情况
  if (zero > 0 && one > 0) {
      int minCount = Math.min(zero, one);
      maxLength = Math.max(maxLength, minCount * 2);
  }
  

  那么接下来, 我们就看一下整体的题解过程.

  class Solution {
      public int findTheLongestBalancedSubstring(String s) {
          int zero = 0, one = 0;
          int maxLength = 0;
          for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
              if (s.charAt(i) == '0') {
                  if (one != 0) {
                      // 有1 停止了
                      // 找两者中较小的值, 然后乘以2与最终结果做比较
                      int minCount = Math.min(zero, one);
                      maxLength = Math.max(maxLength, minCount * 2);
                      // 清空数据
                      zero = 0;
                      one = 0;
                      // 再进行下一轮
                  }
                  zero++;
              } else {
                  if (zero > 0) {
                      one++;
                  }
              }
          }
          // 遍历完成,判断最后的一组数据情况
          if (zero > 0 && one > 0) {
              int minCount = Math.min(zero, one);
              maxLength = Math.max(maxLength, minCount * 2);
          }
          return maxLength;
      }
  }
  

  复杂度分析:

  • 时间复杂度: O(n), 与字符串数组长度相关的时间复杂度.
  • 空间复杂度: O(1), 常量基本的时间复杂度.

  结果如下所示.