题目：由字符串数组中的 A 0 和 B 1 组成的最长子集的长度

描述

给定一个仅包含 A 0 和 B 1 的字符串数组，找到其中最长且连续的子集，使得子集中仅包含 A 0 和 B 1 两种字符。

示例

输入：["0011", "0111", "0010", "1110"]

输出：4

解释：字符串数组中最长的连续子集是 "0011"、"0111"、"0010" 或者 "1110"，它们都是由 A 0 和 B 1 组成的。其中最长的子集的长度是 4。

思路

要找到由 A 0 和 B 1 组成的最长子集的长度，我们可以考虑用一个变量来维护目前为止连续的 0 和 1 的个数差，每次扫描到一个字符就更新这个变量，并将其存储到哈希表中。具体过程可以参照下面的伪代码：

max_len = 0
diff_count = 0
diff_count_to_index = {0: -1}  # 存储差值和出现位置的哈希表
for i, c in enumerate(input_str):
    if c == '0':
        diff_count -= 1
    else:
        diff_count += 1
    if diff_count not in diff_count_to_index:
        diff_count_to_index[diff_count] = i
    else:
        max_len = max(max_len, i - diff_count_to_index[diff_count])

其中 diff_count 表示 0 和 1 的个数差，diff_count_to_index 是一个哈希表，用于存储每个 diff_count 出现的位置。

我们可以按照这个思路，来实现一个求解由 A 0 和 B 1 组成的最长子集的长度的程序。代码如下所示：

def find_max_len(input_strings):
    max_len = 0
    diff_count = 0
    diff_count_to_index = {0: -1}
    for i, input_str in enumerate(input_strings):
        for c in input_str:
            if c == '0':
                diff_count -= 1
            else:
                diff_count += 1
            if diff_count not in diff_count_to_index:
                diff_count_to_index[diff_count] = i
            else:
                max_len = max(max_len, i - diff_count_to_index[diff_count])
    return max_len

时间复杂度

以上算法的时间复杂度为 $O(N)$，其中 $N$ 表示输入字符串数组中所有字符的个数。因为我们只需要扫描一次字符串数组，所以时间复杂度为 $O(N)$。

空间复杂度

以上算法的空间复杂度为 $O(N)$，其中 $N$ 表示输入字符串数组中所有字符的个数。因为我们需要使用一个哈希表来存储每个 diff_count 出现的位置，所以空间复杂度为 $O(N)$。

完整实现

上面的代码没有包含完整的测试用例和函数调用。下面是一份完整的代码，包含了测试用例和函数调用：

def find_max_len(input_strings):
    max_len = 0
    diff_count = 0
    diff_count_to_index = {0: -1}
    for i, input_str in enumerate(input_strings):
        for c in input_str:
            if c == '0':
                diff_count -= 1
            else:
                diff_count += 1
            if diff_count not in diff_count_to_index:
                diff_count_to_index[diff_count] = i
            else:
                max_len = max(max_len, i - diff_count_to_index[diff_count])
    return max_len


def test_find_max_len():
    input_strings = ["0011", "0111", "0010", "1110"]
    assert find_max_len(input_strings) == 4

    input_strings = ["0011", "0111", "0010", "1110", "101", "0"]
    assert find_max_len(input_strings) == 6

    input_strings = ["0000", "1111", "0101", "1010", "0110"]
    assert find_max_len(input_strings) == 2

    input_strings = ["0", "00", "000", "0000", "00000"]
    assert find_max_len(input_strings) == 0

    input_strings = ["1", "11", "111", "1111", "11111"]
    assert find_max_len(input_strings) == 0

    print("所有测试用例通过!")


if __name__ == '__main__':
    test_find_max_len()

总结

本篇文章介绍了一种求解由 A 0 和 B 1 组成的最长子集的长度的算法，该算法的时间复杂度为 $O(N)$，其中 $N$ 表示输入字符串数组中所有字符的个数，空间复杂度为 $O(N)$。具体实现可以参考上面的代码。