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LeetCode算法日记 - Day 88: 环绕字符串中唯一的子字符串

news 2025/10/30 9:41:04

1. 环绕字符串中唯一的子字符串

1.1 题目解析

1.2 解法

1.3 代码实现

1. 环绕字符串中唯一的子字符串

https://leetcode.cn/problems/unique-substrings-in-wraparound-string/description/

定义字符串 base 为一个 "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" 无限环绕的字符串，所以 base 看起来是这样的：

"...zabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcd....".

给你一个字符串 s ，请你统计并返回 s 中有多少不同非空子串 也在 base 中出现。

示例 1：

输入：s = "a"
输出：1
解释：字符串 s 的子字符串 "a" 在 base 中出现。

示例 2：

输入：s = "cac"
输出：2
解释：字符串 s 有两个子字符串 ("a", "c") 在 base 中出现。

示例 3：

输入：s = "zab"
输出：6
解释：字符串 s 有六个子字符串 ("z", "a", "b", "za", "ab", and "zab") 在 base 中出现。

提示：

1 <= s.length <= 105
s 由小写英文字母组成

1.1 题目解析

题目本质
统计字符串中有多少不同的连续子串符合字母表循环顺序。本质是"连续性判断 + 去重统计"问题，核心在于识别符合 base 规则的子串（按字母顺序连续，z 可接 a），并统计不重复的个数。

常规解法
最直观的想法是枚举所有子串，逐个检查是否符合连续规则。例如 s = "zab"，枚举 "z"、"za"、"zab"、"a"、"ab"、"b"，每个子串都检查相邻字符是否连续。使用 HashSet 去重，最后返回集合大小。

问题分析
枚举所有子串需要 O(n²) 时间，每个子串检查连续性需要 O(n)，总复杂度 O(n³)。对于长度 10⁵ 的字符串会超时。更关键的是，大量子串会重复存储，例如 "abc" 包含的 "a"、"ab" 会在其他位置重复计数，HashSet 虽然去重但效率低。

思路转折
要想高效 → 必须找到去重的规律 → 观察子串特征。
关键发现：如果存在长度为 k 的连续子串以字符 'c' 结尾，那么以 'c' 结尾的所有更短的连续子串（长度 1 到 k-1）都已经被包含了。例如 "abc" 以 'c' 结尾且长度 3，则包含了 "c"（长度1）和 "bc"（长度2）。因此，只需记录每个字符结尾的最长连续长度，就能自动去重。用动态规划计算每个位置的连续长度，再用哈希表记录 26 个字母各自的最大长度，求和即得答案。

1.2 解法

算法思想： 动态规划 + 按字符去重。定义 dp[i] 表示以位置 i 结尾的最长连续子串长度，如果 s[i-1] 和 s[i] 连续（满足字母顺序或 z→a），则 dp[i] = dp[i-1] + 1，否则 dp[i] = 1。用 hash[c] 记录以字符 c 结尾的最长连续长度。最终答案是所有 hash[c] 的和，因为长度为 k 的连续串包含了 k 个不同的子串。

状态转移方程：

dp[i] = dp[i-1] + 1  如果 s[i-1]+1 == s[i] 或 (s[i-1]=='z' && s[i]=='a')dp[i] = 1            否则hash[c] = max(hash[c], dp[i])  其中 c = s[i]

i）初始化： 创建 dp[n] 数组全部填充为 1（每个字符本身是长度为 1 的连续串），创建 hash[26] 数组记录 26 个字母的最大连续长度

ii）计算连续长度： 从 i=1 开始遍历字符串，判断 s[i] 和 s[i-1] 是否连续：

若 ch[i-1] + 1 == ch[i]（正常字母顺序，如 a→b）

或 ch[i-1] == 'z' && ch[i] == 'a'（循环边界）

则 dp[i] = dp[i-1] + 1，表示连续长度增加

iii）记录最大值： 遍历所有位置 i，用 hash[ch[i] - 'a'] 保存以字符 ch[i] 结尾的最长连续长度，取 Math.max(hash[ch[i]-'a'], dp[i]) 确保记录最大值

iv）统计答案： 遍历 hash 数组（26 个字母），累加所有最大连续长度，得到不重复子串总数

易错点

去重逻辑理解： 为什么 hash 存最大值就能去重？因为长度为 k 的以 'c' 结尾的连续串，自动包含了长度 1 到 k 的所有以 'c' 结尾的子串（如 "abc" 包含 "c"、"bc"、"abc"）。不同位置的同一字符，保留最长的即可覆盖所有情况

循环边界： 最后求和时应该循环 26 次（i < 26），而不是 n 次，因为 hash 数组长度固定为 26，循环 n 次会在 n > 26 时数组越界

z→a 的判断： 别忘了处理循环边界 ch[i-1] == 'z' && ch[i] == 'a'，这也算连续。注意需要用括号括起来：(ch[i-1] == 'z' && ch[i] == 'a')

dp 初始化： 所有 dp[i] 初始化为 1，因为单个字符本身就是长度为 1 的有效子串

为什么累加 hash： hash[c] = k 表示以字符 c 结尾有 k 个不同的连续子串（长度从 1 到 k），所以直接累加 hash 值就是总数

1.3 代码实现

class Solution {public int findSubstringInWraproundString(String s) {int n = s.length();char[] ch = s.toCharArray();// dp[i]: 以位置 i 结尾的最长连续长度int[] dp = new int[n];Arrays.fill(dp, 1);// hash[c]: 以字符 c 结尾的最长连续长度int[] hash = new int[26];// 计算每个位置的连续长度for (int i = 1; i < n; i++) {if (ch[i-1] + 1 == ch[i] || (ch[i-1] == 'z' && ch[i] == 'a')) {dp[i] = dp[i-1] + 1;}}// 记录每个字符的最大连续长度for (int i = 0; i < n; i++) {hash[ch[i] - 'a'] = Math.max(hash[ch[i] - 'a'], dp[i]);}// 累加所有字符的贡献int ret = 0;for (int i = 0; i < 26; i++) {ret += hash[i];}return ret;}
}

复杂度分析