【leetcode-动态规划】至少有K个重复字符的最长子串

【leetcode-动态规划】至少有K个重复字符的最长子串

题目：

找到给定字符串（由小写字符组成）中的最长子串 T ， 要求 T 中的每一字符出现次数都不少于 k 。输出 T 的长度。

示例 1:

输入:
s = "aaabb", k = 3

输出:
3

最长子串为 "aaa" ，其中 'a' 重复了 3 次。
示例 2:

输入:
s = "ababbc", k = 2

输出:
5

最长子串为 "ababb" ，其中 'a' 重复了 2 次， 'b' 重复了 3 次。

思路：

遍历一遍字符串，找到各个字符出现的位置并统计各个字符出现的次数，若字符出现次数小于k，则该字符出现的位置即为分割点。
找到所有分割点，排序分割点，对相邻分割点之间的区间递归调用此算法。得出最大值，完成。
时间复杂度：分治一般是O(nlogn)。这里分析下最坏情况，每一遍扫描或者找到分割点，进行下一次递归，
或者没有找到分割点，结束。所以最坏的情况下是每次找到一个分割点，即一次删除一个元素，而删除一个元素时间复杂度为O(n)，整体最坏情况下时间复杂度为O(n^2)。

java代码：

class Solution {
     public int re = 0;
 
    public int longestSubstring(String s, int k) {
        getlongest(s, k);
        return re;
    }
 
    public void getlongest(String s, int k) { // 分治
        int len = s.length();
        if (len == 0)
            return;
 
        int[] count = new int[26];
        for (char c : s.toCharArray()) { // 计算每个字母出现的次数
            count[c - 'a']++;
        }
 
        int l = 0;
        boolean greater = true; // 记录是否所有字符个数都 > k
 
 
 
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if (count[s.charAt(i) - 'a'] != 0 && count[s.charAt(i) - 'a'] < k) { // 分隔处理
                if (i > l)
                    getlongest(s.substring(l, i), k); //递归处理
                greater = false; // 不是所有字符个数都 > k
                l = i + 1;
            }
        }
        if(!greater && len > l) //最后一个分隔符到结尾
            getlongest(s.substring(l, len), k);
        if (greater) {
            re = Math.max(re, len);
        }
    }
}