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定长子串中元音的最大数目
给你字符串 s 和整数 k 。 请返回字符串 s 中长度为 k 的单个子字符串中可能包含的最大元音字母数。 英文中的 元音字母 为（ a , e , i , o , u ）。 示例 1： 输入： s = "abciiidef", k = 3 输出： 3 解释： 子字符串 "iii" 包含 3 个元音…
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题型
6
代码语言
3
相关题
当前训练重点
中等 · 滑动窗口（状态滚动更新）
答案摘要
我们首先统计前 个字符中元音字母的个数，记为 ，初始化答案 为 。 然后我们从 开始遍历字符串，每次遍历时，我们将当前字符加入窗口，如果当前字符是元音字母，则 加一；将窗口第一个字符移出窗口，如果移除的字符是元音字母，则 减一。然后，我们更新答案 $ans = \max(ans, cnt)$。
Interview AiBoxInterview AiBox 实时 AI 助手，陪你讲清 滑动窗口（状态滚动更新） 题型思路
题目描述
给你字符串 s 和整数 k 。
请返回字符串 s 中长度为 k 的单个子字符串中可能包含的最大元音字母数。
英文中的 元音字母 为（a, e, i, o, u）。
示例 1：
输入：s = "abciiidef", k = 3 输出：3 解释：子字符串 "iii" 包含 3 个元音字母。
示例 2：
输入：s = "aeiou", k = 2 输出：2 解释：任意长度为 2 的子字符串都包含 2 个元音字母。
示例 3：
输入：s = "leetcode", k = 3 输出：2 解释："lee"、"eet" 和 "ode" 都包含 2 个元音字母。
示例 4：
输入：s = "rhythms", k = 4 输出：0 解释：字符串 s 中不含任何元音字母。
示例 5：
输入：s = "tryhard", k = 4 输出：1
提示：
1 <= s.length <= 10^5s由小写英文字母组成1 <= k <= s.length
解题思路
方法一：滑动窗口
我们首先统计前 个字符中元音字母的个数，记为 ，初始化答案 为 。
然后我们从 开始遍历字符串，每次遍历时，我们将当前字符加入窗口，如果当前字符是元音字母，则 加一；将窗口第一个字符移出窗口，如果移除的字符是元音字母，则 减一。然后，我们更新答案 。
遍历结束后，返回答案即可。
时间复杂度 ，其中 为字符串 的长度。空间复杂度 。
class Solution:
def maxVowels(self, s: str, k: int) -> int:
vowels = set("aeiou")
ans = cnt = sum(c in vowels for c in s[:k])
for i in range(k, len(s)):
cnt += int(s[i] in vowels) - int(s[i - k] in vowels)
ans = max(ans, cnt)
return ans
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | Depends on the final approach |
| 空间 | Depends on the final approach |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
The candidate demonstrates a strong understanding of the sliding window technique.
- question_mark
The candidate optimizes the solution with a constant space complexity.
- question_mark
The candidate handles edge cases effectively.
常见陷阱
外企场景- error
Overcomplicating the problem by trying to find a solution without using a sliding window.
- error
Failing to maintain the correct vowel count during the sliding window update step.
- error
Not considering edge cases such as no vowels or all vowels in the string.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
What if the window size k can change dynamically?
- arrow_right_alt
Can the problem be solved with a brute force approach, and if so, how does it compare to the sliding window method?
- arrow_right_alt
How would this solution change if we needed to track the substring with the maximum vowel count, not just the count itself?