给定字符串S仅由字符 ' X'、' Y'和'Z'组成。您的任务是找到使字符串仅包含连续的“ XYZ ”子字符串所需的最少操作数，前提是您可以选择三个字符中的任何一个并将其插入S中的任何位置。
例子：
输入： S = XXX
输出： 6
解释：在最佳位置插入 3 个 Y 和 Z。这样S就变成= X YZ X YZ X YZ。现在，S 只包含连续的 XYZ 子串。因此，我们总共在 6 次操作中插入了 6 个字符（3 次 Y + 3 次 Z）。因此，输出为6。
输入： S = Y
输出： 2
解释：可以验证只需要2 次操作即可满足问题约束。
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为了解决这个问题，您可以迭代给定的字符串并计算形成连续的“XYZ”子字符串所需的插入次数。
下面是一个实现此功能的 Python 函数：
def min_insertions_for_consecutive_xyz(s):
count = 0
i = 0
while i < len(s):
if s[i:i+3] != 'XYZ':
count += 1
i += 1
else:
i += 3
return count
# Example usage:
input_string = "XAYBZC"
result = min_insertions_for_consecutive_xyz(input_string)
print("Minimum insertions:", result)
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此函数min_insertions_for_consecutive_xyz接受字符串s作为输入，并返回生成连续“XYZ”子字符串所需的最小插入次数。
它使用 while 循环来迭代字符串，检查每个位置是否存在“XYZ”。
- 如果未找到“XYZ”，则会增加计数并移至下一个字符。
- 如果找到“XYZ”，它将跳过接下来的两个字符（因为“XYZ”已经是连续的子字符串）并继续检查字符串的其余部分。
算法角度
这个问题有一个默认上下文：可以选择在任何位置插入字符，那么，可以使用动态编程DP来解决这个问题。
动态编程DP：
动态编程主要是对普通递归的优化。无论何时我们看到重复调用相同输入的递归解决方案，我们都可以使用动态编程对其进行优化。
这个想法是：简单地存储子问题的结果，这样我们就不必在以后需要时重新计算它们。（类似缓存 思路）
这种简单的优化将时间复杂度从指数降低到多项式。
这个问题在DP中的主要概念是：
- DP[X]会存储使字符串 S 的前 X 个字符仅包含子字符串 XYZ 的最少操作。
思路：
- DP i = DP i + DP i -1 – 1（如果 S i > S i-1）
- DP i = DP i + DP i-1 + 2 （否则）
C++实现：
// C++ code to implement the approach
include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
// 将 xyz 类型字符串最小化的函数
int minimumOperations(string S, int N)
{
// 以 0 开头的 DP 缓存中间结果
vector<int> DP(N, 0);
// base case
DP[0] = 2;
// 计算第 i 个状态的答案
for (int i = 1; i < N; i++) {
if (S[i] > S[i - 1])
// 最后一个字符的类型可以是
// xy、yz、xz
DP[i] = DP[i - 1] - 1;
else
// 或是x, y or z
DP[i] = DP[i - 1] + 2;
}
// Returing answer
return DP[N - 1];
}
// Driver Function
int32_t main()
{
// Input
int N = 2;
string S = "XY";
// Function Call
cout << minimumOperations(S, N) << endl;
return 0;
}
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输出
1
时间复杂度： O(N)
辅助空间： O(N)