题目描述
这是 LeetCode 上的 899. 有序队列 ，难度为 困难。
Tag : 「构造」、「最小表示法」
给定一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以从 s 的前 k 个字母中选择一个，并把它加到字符串的末尾。
返回 在应用上述步骤的任意数量的移动后，字典上最小的字符串 。
示例 1：
输入：s = "cba", k = 1
输出："acb"
解释：
在第一步中，我们将第一个字符（“c”）移动到最后，获得字符串 “bac”。
在第二步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得最终结果 “acb”。示例 2：
输入：s = "baaca", k = 3
输出："aaabc"
解释：
在第一步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得字符串 “aacab”。
在第二步中，我们将第三个字符（“c”）移动到最后，获得最终结果 “aaabc”。提示：
- $1 <= k <= S.length <= 1000$
s只由小写字母组成。
最小表示法
当 $k > 1$ 时，我们能够构造出任意的字符串方案，因此当 $k > 1$ 时，我们可以直接通过对字符串排序来得到答案，复杂度为 $O(n\log{n})$。
当 $k = 1$ 时，我们共有 $n$ 种候选方案（将字符串 s 看作一个首尾相接的循环字符串，共有 $n$ 个起点可枚举），枚举过程中需要与当前最优的方案进行比较，比较复杂度为 $O(n)$，因此整体复杂度为 $O(n^2)$。
上述的做法已经可以通过本题，可以看出瓶颈在于对 $k = 1$ 的处理。
而实际上，对于给定字符串 s，求其循环同构的所有方案中字典序最小的方案，可以使用「最小表示法」来做，复杂度为 $O(n)$。
最小表示法将「方案比较」与「构造更优方案」进行结合：假设我们当前有两字符串 a 和 b 需要进行比较，其均为原串 s 的循环同构具体方案。假设 a 和 b 分别对应了原串下标为 i 和 j 的具体方案，且假设两字符串前 $k$ 个字符均相同。
当两字符串第一个不同的字符大小关系为 $cs[i + k] > cs[j + k]$ 时，可以发现在下标范围 $idx \in [i, i + k]$ 作为起点的新方案 a' 必然不会是最优方案，即必然存在下标范围 $idx - i + j$ 作为起点的新方案 b' 比其更优，因此我们可以直接从 $i + k + 1$ 位置构造新的更优方案，并与 b 再次比较。而 $cs[i + k] < cs[j + k]$ 的分析同理。
更为直白的表述为：分别从i和j作为起点的字符串a和b，其前 $k$ 个字符相同，而当 $cs[i + k] > cs[j + k]$ 时，我们可以明确「以 $i + p$ 为起点的字符串」必不可能比「以 $j + p$ 为起点的字符串」更优，其中 $p \in [0, k]$。
Java 代码：
class Solution {
public String orderlyQueue(String s, int _k) {
char[] cs = s.toCharArray();
if (_k == 1) {
int i = 0, j = 1, k = 0, n = cs.length;
while (i < n && j < n && k < n) {
char a = cs[(i + k) % n], b = cs[(j + k) % n];
if (a == b) k++;
else {
if (a > b) i += k + 1;
else j += k + 1;
if (i == j) i++;
k = 0;
}
}
i = Math.min(i, j);
return s.substring(i) + s.substring(0, i);
} else {
Arrays.sort(cs);
return String.valueOf(cs);
}
}
}TypeScript 代码：
function orderlyQueue(s: string, _k: number): string {
if (_k == 1) {
let i = 0, j = 1, k = 0, n = s.length
while (i < n && j < n && k < n) {
const a = s[(i + k) % n], b = s[(j + k) % n]
if (a == b) k++;
else {
if (a > b) i += k + 1
else j += k + 1
if (i == j) i++
k = 0
}
}
i = Math.min(i, j)
return s.substring(i) + s.substring(0, i)
} else {
return [...s].sort().join('');
}
};- 时间复杂度：当 $k = 1$ 时，复杂度为 $O(n)$；当 $k > 1$ 时，复杂度为 $O(n\log{n})$
- 空间复杂度：当 $k > 1$ 时，需要使用额外的排序空间 $O(\log{n})$
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.899 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先把所有不带锁的题目刷完。
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