1s 多于 0s 的最长子串介绍

简介

给定一个只包含0和1的字符串，找出其中连续的最长子串，使得1的数量多于0的数量。本文将介绍一个解决该问题的算法。

算法思路

我们可以使用滑动窗口的方法来解决这个问题。

1. 定义两个指针left和right，分别指向子串的起始位置和结束位置。
2. 遍历字符串中的每个字符，如果遇到1，就将right指针向右移动一位；如果遇到0，就将left指针指向right指针的下一个位置。
3. 在每次移动指针后，判断当前子串中1的数量是否多于0的数量。如果是，更新最长子串的长度和起始位置。
4. 最后返回最长子串的起始位置和长度。

下面是该算法的示意图：

left = 0, right = 0, maxLen = 0, maxLengthStart = 0, count1 = 0, count0 = 0
while right < str.length:
    if str[right] == '1':
        count1++
    else:
        count0++
    
    while count0 > count1:
        if str[left] == '1':
            count1--
        else:
            count0--
        left++
    
    if right - left + 1 > maxLen:
        maxLen = right - left + 1
        maxLengthStart = left
    
    right++

算法复杂度

• 时间复杂度：该算法的时间复杂度为O(n)，其中n为字符串的长度。
• 空间复杂度：该算法只需要几个常量大小的变量来保存中间结果，因此空间复杂度为O(1)。

示例代码

下面是一个使用Java实现的示例代码：

public class Solution {
    public int[] findLongestSubstring(String str) {
        int left = 0;
        int right = 0;
        int maxLen = 0;
        int maxLengthStart = 0;
        int count1 = 0;
        int count0 = 0;
        
        while (right < str.length()) {
            if (str.charAt(right) == '1') {
                count1++;
            } else {
                count0++;
            }
            
            while (count0 > count1) {
                if (str.charAt(left) == '1') {
                    count1--;
                } else {
                    count0--;
                }
                left++;
            }
            
            if (right - left + 1 > maxLen) {
                maxLen = right - left + 1;
                maxLengthStart = left;
            }
            
            right++;
        }
        
        return new int[] { maxLengthStart, maxLen };
    }
}

结论

通过滑动窗口算法，我们可以高效地找到1s多于0s的最长子串。希望本文对于解决类似问题的程序员有所帮助。