给定字符集中最多有K个字符的最长子字符串

当我们在处理字符串相关问题时，有一类问题就是要求给定字符集中最多有K个字符的最长子字符串。这类问题可以用滑动窗口算法来解决。下面我们先来看看滑动窗口算法的原理和思路，然后再结合具体例子来进一步理解此类问题的解决方法。

滑动窗口算法

滑动窗口算法是一种在字符串中寻找子串的算法。其基本思想是维护一个长度为k的窗口，不断地滑动这个窗口，从而找到符合要求的子串。

对于每个新的位置，我们需要考虑两种情况：如果当前位置符合要求，即当前位置的字符个数不超过k，那么我们就将窗口的右端点向右移动一位；如果当前位置字符个数超过了k，那么我们就将窗口左端点向右移动一位，继续寻找符合要求的子串。

解决方案

具体来说，对于给定字符集中最多有K个字符的最长子字符串问题，我们可以通过滑动窗口算法来解决。具体步骤如下：

1. 定义一个"桶"数组count，用于记录每个字符出现的次数。

2. 定义左右指针left和right。

3. 将右指针right向右移动，同时统计此时窗口中每个字符出现次数，并更新"桶"数组count。

4. 如果窗口中字符种类数小于或等于k，那么更新答案。

5. 如果窗口中字符种类数大于k，那么将左指针left向右移动，同时更新"桶"数组count。

6. 重复步骤3~5，直到right指针到达字符串的末尾。

7. 返回最长符合要求的子串。

代码实现

下面是Java代码的实现方式：

public String longestSubstring(String s, int k) {
    int[] count = new int[128];
    int left = 0, right = 0, maxLen = 0;
    String res = "";
    while (right < s.length()) {
        count[s.charAt(right)]++;
        while (getDistinctChars(count) > k) {
            count[s.charAt(left)]--;
            left++;
        }
        if (right - left + 1 >= k && right - left + 1 > maxLen) {
            maxLen = right - left + 1;
            res = s.substring(left, right + 1);
        }
        right++;
    }
    return res;
}

private int getDistinctChars(int[] count) {
    int res = 0;
    for (int i = 0; i < 128; i++) {
        if (count[i] > 0) res++;
    }
    return res;
}

总结

在解决给定字符集中最多有k个字符的最长子字符串问题时，我们采用滑动窗口算法，通过不断滑动窗口来寻找符合要求的子串。实现过程中需要注意对当前窗口中每个字符的出现次数进行统计，并及时更新"桶"数组count。