所有字符均为 K 的最长子字符串的长度

这是一道经典的字符串处理问题。给定一个字符串，要求找出其中所有字符均为 K 的最长子字符串的长度。

这个问题可以用多种方法解决，下面将提供两种常见的算法。

方法一：暴力枚举

可以很自然地想到，遍历所有子串，判断其中所有字符是否均为 K，并记录最长子串的长度。这个算法的时间复杂度为 O(n^3)，当字符串长度比较大时，效率较低。

这个算法的代码实现如下：

def longest_k_substring_length(s: str) -> int:
    max_length = 0
    for i in range(len(s)):
        for j in range(i + 1, len(s) + 1):
            if all(c == "K" for c in s[i:j]):
                max_length = max(max_length, j - i)
    return max_length

方法二：滑动窗口

观察方法一的代码，可以发现判断子串中所有字符是否均为 K 的过程是冗余的，因为只有子串的最左边或最右边字符改变时，子串中字符的种类才会发生变化。

因此，我们可以使用滑动窗口的方法，维护一个窗口，窗口内所有字符均为 K。每次将右端点向右移动一位，如果右端点的字符为 K，则窗口右端点扩大一位；如果右端点的字符不是 K，则窗口左端点向右移动一位。每次操作都记录滑动窗口的大小，最后得到的就是所有字符均为 K 的最长子字符串的长度。

这个算法的时间复杂度为 O(n)，效率更高。

这个算法的代码实现如下：

def longest_k_substring_length(s: str) -> int:
    max_length = 0
    left, right = 0, 0
    while right < len(s):
        if s[right] == "K":
            right += 1
            max_length = max(max_length, right - left)
        else:
            left += 1
    return max_length

以上就是两种常见的方法，分别基于暴力枚举和滑动窗口，求解所有字符均为 K 的最长子字符串的长度。其中方法二的时间复杂度更低，建议使用滑动窗口算法。