LC 899. 有序队列

题目描述

这是 LeetCode 上的 899. 有序队列 ,难度为 困难

给定一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以从 s 的前 k 个字母中选择一个,并把它加到字符串的末尾。

返回 在应用上述步骤的任意数量的移动后,字典上最小的字符串 。

示例 1:

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输入:s = "cba", k = 1

输出:"acb"

解释:
在第一步中,我们将第一个字符(“c”)移动到最后,获得字符串 “bac”。
在第二步中,我们将第一个字符(“b”)移动到最后,获得最终结果 “acb”。

示例 2:
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输入:s = "baaca", k = 3

输出:"aaabc"

解释:
在第一步中,我们将第一个字符(“b”)移动到最后,获得字符串 “aacab”。
在第二步中,我们将第三个字符(“c”)移动到最后,获得最终结果 “aaabc”。

提示:

  • $1 <= k <= S.length <= 1000$
  • s 只由小写字母组成。

最小表示法

当 $k > 1$ 时,我们能够构造出任意的字符串方案,因此当 $k > 1$ 时,我们可以直接通过对字符串排序来得到答案,复杂度为 $O(n\log{n})$。

当 $k = 1$ 时,我们共有 $n$ 种候选方案(将字符串 s 看作一个首尾相接的循环字符串,共有 $n$ 个起点可枚举),枚举过程中需要与当前最优的方案进行比较,比较复杂度为 $O(n)$,因此整体复杂度为 $O(n^2)$。

上述的做法已经可以通过本题,可以看出瓶颈在于对 $k = 1$ 的处理。

而实际上,对于给定字符串 s,求其循环同构的所有方案中字典序最小的方案,可以使用「最小表示法」来做,复杂度为 $O(n)$。

最小表示法将「方案比较」与「构造更优方案」进行结合:假设我们当前有两字符串 ab 需要进行比较,其均为原串 s 的循环同构具体方案。假设 ab 分别对应了原串下标为 ij 的具体方案,且假设两字符串前 $k$ 个字符均相同。

当两字符串第一个不同的字符大小关系为 $cs[i + k] > cs[j + k]$ 时,可以发现在下标范围 $idx \in [i, i + k]$ 作为起点的新方案 a' 必然不会是最优方案,即必然存在下标范围 $idx - i + j$ 作为起点的新方案 b' 比其更优,因此我们可以直接从 $i + k + 1$ 位置构造新的更优方案,并与 b 再次比较。而 $cs[i + k] < cs[j + k]$ 的分析同理。

更为直白的表述为:分别从 ij 作为起点的字符串 ab,其前 $k$ 个字符相同,而当 $cs[i + k] > cs[j + k]$ 时,我们可以明确「以 $i + p$ 为起点的字符串」必不可能比「以 $j + p$ 为起点的字符串」更优,其中 $p \in [0, k]$。

Java 代码:

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class Solution {
public String orderlyQueue(String s, int _k) {
char[] cs = s.toCharArray();
if (_k == 1) {
int i = 0, j = 1, k = 0, n = cs.length;
while (i < n && j < n && k < n) {
char a = cs[(i + k) % n], b = cs[(j + k) % n];
if (a == b) k++;
else {
if (a > b) i += k + 1;
else j += k + 1;
if (i == j) i++;
k = 0;
}
}
i = Math.min(i, j);
return s.substring(i) + s.substring(0, i);
} else {
Arrays.sort(cs);
return String.valueOf(cs);
}
}
}

TypeScript 代码:
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function orderlyQueue(s: string, _k: number): string {
if (_k == 1) {
let i = 0, j = 1, k = 0, n = s.length
while (i < n && j < n && k < n) {
const a = s[(i + k) % n], b = s[(j + k) % n]
if (a == b) k++;
else {
if (a > b) i += k + 1
else j += k + 1
if (i == j) i++
k = 0
}
}
i = Math.min(i, j)
return s.substring(i) + s.substring(0, i)
} else {
return [...s].sort().join('');
}
};

  • 时间复杂度:当 $k = 1$ 时,复杂度为 $O(n)$;当 $k > 1$ 时,复杂度为 $O(n\log{n})$
  • 空间复杂度:当 $k > 1$ 时,需要使用额外的排序空间 $O(\log{n})$

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.899 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

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