包含最大元音数的字典序最小 K 长度子串

介绍

在给定字符串中，我们需要找到一个长度为 K 的子串，该子串包含最大数量的元音字母，并且字典序最小。

问题分析

我们可以使用滑动窗口的技巧来解决这个问题。滑动窗口是一种常见的字符串处理技巧，通过维护一个窗口，来遍历字符串并找到符合特定条件的子串。

在本问题中，我们可以使用滑动窗口来维护一个长度为 K 的窗口，并统计窗口内元音字母的数量。我们需要找到以最小字典序开头的符合条件的子串。

算法实现

以下是一个示例的算法实现：

def find_min_substring(s: str, K: int) -> str:
    vowels = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}
    window_start = 0
    max_vowels_count = 0
    min_substring = ""

    for window_end in range(len(s)):
        if s[window_end] in vowels:
            max_vowels_count += 1

        if window_end - window_start >= K:
            if s[window_start] in vowels:
                max_vowels_count -= 1
            window_start += 1

        if window_end - window_start + 1 == K:
            if max_vowels_count > 0:
                substring = s[window_start:window_end + 1]
                if not min_substring:
                    min_substring = substring
                else:
                    min_substring = min(min_substring, substring)

    return min_substring

复杂度分析

该算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是输入字符串的长度。因为我们仅遍历了一次输入字符串。空间复杂度为 O(1)，因为我们仅使用了常数级别的额外空间。

示例

print(find_min_substring("leetcode", 3))  # Expected Output: "eet"
print(find_min_substring("aeiou", 2))  # Expected Output: "ae"
print(find_min_substring("leetcode", 5))  # Expected Output: "leetcode"

总结

滑动窗口是一种非常实用的字符串处理技巧，在解决包含最大元音数的字典序最小 K 长度子串问题时，我们可以使用滑动窗口来简化算法的实现。通过遍历字符串并维护窗口的大小和元音字母的数量，我们可以找到符合条件的子串。这个算法的思路可以在其他类似的问题中使用。