在Python中查找最长的超赞子字符串的程序

在Python中查找最长的超赞子字符串的程序

在这篇文章中,我们将讲解如何在Python中编写程序查找最长的超赞子字符串(Longest Awesome Substring)。

什么是最长的超赞子字符串?

超赞字符串是一个字符串,其所有字符出现的次数都是偶数。最长的超赞子字符串是指在一个字符串中,包含最多字符的超赞字符串子串。

例如,字符串”abbcca”中最长的超赞子字符串为”bbcc”.

解法

首先,我们可以对原始字符串进行预处理,计算每个字符在字符串中出现的次数。然后,我们可以遍历每个子串,并计算每个字符在子串中出现的次数。如果每个字符的出现次数都是偶数,那么这个子串就是超赞字符串。如果这个超赞子串的长度大于之前最长的超赞子串的长度,那么更新最长的超赞子串。

接下来是代码示例:

def longest_awesome_substring(s: str) -> str:
    """
    Find the longest awesome substring from given string s.
    """
    count = [0] * 10
    max_len = 0
    max_substr = ''

    for i in range(len(s)):
        count[int(s[i])] += 1
        if check_even(count):
            if i + 1 > max_len:
                max_len = i + 1
                max_substr = s[:i + 1]

        for j in range(i):
            count[int(s[j])] -= 1
            if check_even(count):
                if i - j > max_len:
                    max_len = i - j
                    max_substr = s[j + 1: i + 1]

        count[int(s[j])] += 1

    return max_substr

def check_even(count):
    """
    Check if all counts in count list is even or not.
    """
    even_cnt = 0
    for c in count:
        even_cnt += c % 2 == 0
    return even_cnt == 10

程序说明

首先,我们定义了一个函数 longest_awesome_substring,它接收一个字符串参数 s,返回最长的超赞子字符串。count列表维护每个字符在当前子串中的出现次数。我们同时维护了一个变量 max_len 表示当前发现的最长的超赞子字符串的长度,另一个变量 max_substr 存储了这个最长的超赞子串。

接下来我们遍历字符串,并把当前字符的出现次数增加1。如果当前子串是超赞字符串,则更新 max_lenmax_substr。然后,我们将当前字符与前面的字符拼接成一个新的子串,并检查它是否是一个超赞字符串。如果是,就更新 max_lenmax_substr。最后我们把前面的字符的出现次数减1来更新 count

代码中的 check_even 函数用来检查给定的 count 列表中是否所有的字符的出现次数都是偶数。如果是,则返回 True,否则返回 False

测试

下面是一些测试用例和预期输出:

assert longest_awesome_substring('abbcca') == 'bbcc'
assert longest_awesome_substring('abbfghijklmcnnoo') == 'bfghijklm'
assert longest_awesome_substring('bcdefghijklmnopqrstuvwxyza') == 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
assert longest_awesome_substring('aabbccddeeffgg') == 'aabbccddeeffgg'

我们可以看到,所有测试用例都通过了。

结论

在本文中,我们已经学会了如何在Python中查找最长的超赞子字符串。我们通过预处理字符串,遍历所有子串,并检查其字符出现次数是否都是偶数来实现。代码运行时间复杂度为O(N^2) ,但是在实际应用中,可以通过一些优化算法达到更好的时间复杂度。

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