力扣 题解心得 1624. 两个相同字符之间的最长子字符串

以下是关于下面的题目的自我思考过程，以及对一个python优质解答的分析和优化

题目内容

给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。

子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。

示例 1：

输入：s = "aa"
输出：0
解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。

示例 2：

输入：s = "abca"
输出：2
解释：最优的子字符串是 "bc" 。

示例 3：

输入：s = "cbzxy"
输出：-1
解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。

示例 4：

输入：s = "cabbac"
输出：4
解释：最优的子字符串是 "abba" ，其他的非最优解包括 "bb" 和 "" 。
 

提示：

1 <= s.length <= 300
s 只含小写英文字母

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/largest-substring-between-two-equal-characters
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解题过程

首先拿到题目，看到是字符串中找子串，我第一时间想到的是使用滑动窗口来解决，于是一个不好看的题解就列了出来：

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滑动窗口算法基础是使用双指针来限定一个子串范围，然后通过改变左右指针来“滑动”限定的子串。于是首先需要定义左右指针和循环终止条件

class Solution:
    def maxLengthBetweenEqualCharacters(self, s: str) -> int:
        left, right = 0, 1
        r = 0
        while left

由于 right 默认比 left 大1，所以循环边界条件需要是 left，否则会出现 right 指针越界的情况。

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接下来对循环内部分进行滑动的触发因素判定和滑动操作的设置。

class Solution:
    def maxLengthBetweenEqualCharacters(self, s: str) -> int:
        left, right = 0, 1
        r = 0
        while left

当子串的两端字符相同、并且子串长度大于上次记录的子串长度的时候（因为题目是找最长的子串），对结果 r 进行更新。

当 right 指针到字符串边界的时候，窗口左端右移，重置窗口大小

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由于默认窗口大小是两个字符，所以对于长度为 1 的字符串 s，进行筛除。

由于可能存在长度较长但是没有重复字符的测试用例，所以可以在算法开始之前进行判断，以优化算法速度。

由于 len 函数可能会存在大量使用导致时间变慢，所以使用变量存储 len 函数的返回值便于以后使用，以减少时间损耗。

经过优化之后，最后的代码如下：

class Solution:
    def maxLengthBetweenEqualCharacters(self, s: str) -> int:
        s_len = len(s)
        if s_len==len(set(i for i in s)) or s_len==1: return -1
        left, right = 0, 1
        r = 0
        while left

在力扣上的运行结果是

用时108ms，内存14.9MB 

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python优秀题解

在题解中找到 python 一行流的代码。如下：

class Solution:
    def maxLengthBetweenEqualCharacters(self, s: str) -> int:
        return max([s.rfind(i)-s.find(i)-1 for i in s])

通过 for 遍历字符串，对每个字符在当中分别从左到右、从右到左查找这个字符所在的位置，就可以找到针对于这个字符的重复的最长子串。然后通过正则表达式的方法将结果存入数组，并使用 max 函数找到最优解返回。

运行效果很不错

但是个人认为，在这个算法上面依旧可以加上之前想到的，对长度为 1 的字符串和没有重复字符的字符串进行剔除来进行一点优化，于是加上优化之后的代码为

class Solution:
    def maxLengthBetweenEqualCharacters(self, s: str) -> int:
        if len(s)==set(i for i in s) or len(s)==1:
            return -1
        return max([s.rfind(i)-s.find(i)-1 for i in s])

 

运行效果也很不错

注意上述所有的运行截图，用力扣的人应该知道，成绩是有波动的，成绩好不好还得看运气，所以不能断言我的优化后的一定比人家原本的一行流效果好