题目：1297. 子串的最大出现次数

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题目：1297. 子串的最大出现次数

题目描述

给定一个字符串 s，要求找到满足以下条件的任意子串的出现次数，并返回该子串的最大出现次数：

子串中不同字母的数目必须小于等于 maxLetters。
子串的长度必须在 minSize 和 maxSize 之间。

示例：

示例 1：

输入：s = "aababcaab", maxLetters = 2, minSize = 3, maxSize = 4
输出：2
解释：子串 "aab" 在字符串中出现了 2 次，且符合所有要求。

示例 2：

输入：s = "aaaa", maxLetters = 1, minSize = 3, maxSize = 3
输出：2
解释：子串 "aaa" 在字符串中出现了 2 次，且满足不同字母不超过 1 个。

示例 3：

输入：s = "aabcabcab", maxLetters = 2, minSize = 2, maxSize = 3
输出：3
解释：子串 "ab"、"bc" 和 "ca" 都出现了 3 次，满足条件。

题目分析

题目要求在给定字符串 s 中，找到满足以下条件的子串，并返回其出现的最大次数：

子串中不同字母的数目小于等于 maxLetters。
子串的长度必须在 [minSize, maxSize] 范围内。

难点在于我们需要找到出现次数最多的子串，同时需要控制子串长度和字母种类数量。

解题思路

这个问题的核心是通过滑动窗口遍历所有可能的子串，并统计每个子串的出现次数。为了解决这个问题，主要有几个关键步骤：

滑动窗口提取子串：我们遍历字符串，逐个提取长度为 minSize 的子串，检查这些子串是否满足不同字母数小于等于 maxLetters 的要求。
统计子串出现次数：使用哈希表 unordered_map 统计每个符合条件的子串的出现次数。
记录出现次数最多的子串：在遍历过程中，我们会实时更新子串的最大出现次数。

关键点解释

在实际实现中，我们直接使用 minSize 而不是遍历从 minSize 到 maxSize 所有可能的长度。这是因为：

最小长度子串更容易符合 maxLetters 限制：较短的子串往往更容易满足字母种类不超过 maxLetters 的限制。如果使用较长的子串，很可能会包含更多的不同字母，无法满足条件。
简化计算复杂度：遍历多个长度会显著增加计算复杂度，而实际上较长子串不会比较短子串出现更多次，直接使用 minSize 能够降低时间复杂度。
长度为 minSize 的子串已经覆盖所有可能的子串：即便存在满足 maxLetters 条件的较长子串，它们也必然包含短子串的一部分，直接检查 minSize 长度已经能够找到符合条件的子串。

算法步骤

初始化变量：
- 使用一个哈希表 freqMap 来存储每个子串的出现次数。
- 使用变量 maxFreq 来记录最大出现次数。
遍历字符串：
- 遍历字符串 s，从每个位置 i 开始，提取长度为 minSize 的子串。
- 使用 unordered_set 统计子串中的不同字母数，如果满足 maxLetters 的要求，则记录该子串的出现次数。
更新最大出现次数：
- 每次有符合条件的子串时，更新 maxFreq，确保记录下出现次数最多的子串。
返回结果：最终返回 maxFreq，即最大出现次数。

代码实现

class Solution {
public:int maxFreq(string s, int maxLetters, int minSize, int maxSize) {unordered_map<string, int> freqMap; // 存储子串的频率int maxFreq = 0; // 记录最大出现频率// 遍历所有长度为 minSize 的子串for (int i = 0; i <= s.size() - minSize; ++i) {string subStr = s.substr(i, minSize); // 提取长度为 minSize 的子串unordered_set<char> uniqueLetters(subStr.begin(), subStr.end()); // 计算子串中不同字母数// 如果满足不同字母数 <= maxLetters 的条件if (uniqueLetters.size() <= maxLetters) {freqMap[subStr]++; // 记录子串出现次数maxFreq = max(maxFreq, freqMap[subStr]); // 更新最大出现频率}}return maxFreq; // 返回最大出现次数}
};