LeetCode 字符串类标题解析与 Java 实现指南（深度优化版）
一、字符串处理惩罚核心知识点1. Java 字符串特性
（1）不可变性（Immutable）
[*]本质：String 类基于 final char[] value 实现，一经创建不可修改，任何修改操作都会天生新对象。
[*]应用场景：
[*]频仍修改字符串时，利用 StringBuilder（非线程安全）或 StringBuffer（线程安全），其内部维护可变字符数组，避免频仍创建对象。
// 反例：循环中用 + 拼接字符串（时间复杂度 O(n²)）
String s = "";
for (int i = 0; i < n; i++) {
s += i; // 每次拼接生成新字符串
}
// 正例：使用 StringBuilder（时间复杂度 O(n)）
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < n; i++) {
sb.append(i);
}
（2）常用 API 详解
方法描述时间复杂度charAt(int index)返回指定索引处的字符，索引范围 ，越界抛出异常O(1)substring(int begin)
substring(int begin, int end)截取子串，左闭右开区间 O(k)toCharArray()将字符串转换为字符数组O(n)indexOf(String str)
lastIndexOf(String str)查找子串首次 / 末次出现的位置，未找到返回 -1O(n×m)matches(String regex)验证字符串是否匹配正则表达式O(n)split(String regex)根据正则表达式分割字符串，返回字符串数组O(n) 2. 高频解题技巧
技巧核心头脑典范例题（难度）优化点双指针快慢指针或左右指针，用于遍历、交换、验证回文等场景125. 验证回文串（简单）
344. 反转字符串（简单）原地操作，空间复杂度 O (1)滑动窗口通过维护窗口 动态调整区间，办理子串 / 子数组问题3. 无重复字符的最宗子串（中等）
76. 最小覆盖子串（困难）用哈希表 / 数组记载字符频率，优化窗口收缩逻辑哈希映射（HashMap）统计字符频率、快速查找字符位置，实用于异位词、字符匹配问题387. 字符串中的第一个唯一字符（简单）
49. 字母异位词分组（中等）用 int 更换 HashMap，提拔访问速度（尤其针对 ASCII 字符）动态规划（DP）定义状态转移方程，办理最长公共子串、最长回文子串等问题5. 最长回文子串（中等）
1143. 最长公共子序列（中等）状态压缩（如二维数组压缩为一维），降低空间复杂度栈结构处理惩罚括号匹配、表达式求值、路径简化等具有后进先出特性的问题20. 有效的括号（简单）
71. 简化路径（中等）用 Deque 更换 Stack，优先利用 ArrayDeque（性能更优） 二、经典题型解析（附变形题与优化思路）
1. 反转字符串（No. 344）
问题描述：原地反转字符数组，要求空间复杂度 O (1)。
双指针解法：
public void reverseString(char[] s) {
int left = 0, right = s.length - 1;
while (left < right) {
// 交换左右指针字符
char temp = s;
s = s;
s = temp;
}
}
变形题：反转字符串中的单词（No. 151）
解法思路：
[*]去除首尾空格，按多个空格分割单词；
[*]反转单词列表，用空格拼接结果。
public String reverseWords(String s) {
// 1. 去除首尾空格并按空格分割（+ 表示匹配一个或多个空格）
String[] words = s.trim().split(" +");
// 2. 反转单词列表
Collections.reverse(Arrays.asList(words));
// 3. 用空格拼接结果
return String.join(" ", words);
}
优化点：避免利用 split 产生的空字符串，改用双指针手动分割单词。
2. 最长无重复子串（No. 3）
滑动窗口 + 哈希表解法：
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); // 记录字符最后出现的位置
int maxLen = 0, left = 0;
for (int right = 0; right < s.length(); right++) {
char c = s.charAt(right);
if (map.containsKey(c)) {
// 窗口左边界至少移动到重复字符的下一个位置
left = Math.max(left, map.get(c) + 1);
}
map.put(c, right); // 更新字符位置
maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1); // 计算当前窗口长度
}
return maxLen;
}
进阶优化：利用 int 数组更换 HashMap（实用于 ASCII 字符集）
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int[] freq = new int; // 初始化全为 0
int maxLen = 0, left = 0;
for (int right = 0; right < s.length(); right++) {
char c = s.charAt(right);
freq++;
// 窗口内出现重复字符时，收缩左边界
while (freq > 1) {
freq--;
}
maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
}
return maxLen;
}
3. 有效括号（No. 20）
栈结构解法：
public boolean isValid(String s) {
Deque<Character> stack = new ArrayDeque<>(); // 优先使用双端队列
Map<Character, Character> map = Map.of(')', '(', ']', '[', '}', '{'); // Java 9+ 语法
for (char c : s.toCharArray()) {
if (!map.containsKey(c)) { // 左括号入栈
stack.push(c);
} else { // 右括号匹配
if (stack.isEmpty() || stack.pop() != map.get(c)) {
return false;
}
}
}
return stack.isEmpty(); // 最终栈为空则匹配成功
}
易错点：右括号出现时，需先判断栈是否为空，避免 NullPointerException。
三、进阶算法与复杂题型
1. KMP 算法（No. 28 实现 strStr ()）
核心头脑：利用前缀函数（lps 数组）记载模式串的最长公共前后缀，避免重复匹配。
算法步骤：
[*]构建前缀表（lps 数组）：
lps 表示模式串前 i 个字符的最长公共前后缀长度（不包罗自身）。
[*]模式匹配：通过前缀表跳过已匹配的部门，减少不必要的回溯。
public int strStr(String haystack, String needle) {
int n = haystack.length(), m = needle.length();
if (m == 0) return 0; // 空字符串特殊处理
// 1. 构建前缀表（lps 数组）
int[] lps = new int;
for (int i = 1, len = 0; i < m;) { // i 为当前字符索引，len 为最长公共前后缀长度
if (needle.charAt(i) == needle.charAt(len)) {
lps = ++len; // 匹配成功，长度+1
} else if (len > 0) {
len = lps; // 回溯到上一个最长公共前后缀
} else {
lps = 0; // 无公共前后缀
}
}
// 2. 模式匹配
for (int i = 0, j = 0; i < n;) { // i 为主串索引，j 为模式串索引
if (haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)) {
i++;
j++;
if (j == m) return i - m; // 匹配成功，返回起始位置
} else if (j > 0) {
j = lps; // 模式串回溯到 lps 位置
} else {
i++; // 主串后移一位
}
}
return -1; // 未找到匹配
}
时间复杂度：构建前缀表 O (m)，匹配过程 O (n)，总体 O (n+m)。
2. 字符串分列（No. 567 验证子串是否为分列）
滑动窗口 + 频率数组解法：
public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {
int[] count = new int; // 记录 s1 字符频率
for (char c : s1.toCharArray()) {
count++;
}
int left = 0, right = 0, match = 0; // match 记录匹配的字符数
while (right < s2.length()) {
int rChar = s2.charAt(right) - 'a';
if (count > 0) { // 字符在 s1 中存在
count--;
match++;
right++;
} else { // 字符不在 s1 中，重置窗口
count++; // 左边界字符放回频率数组
if (match > 0 && s2.charAt(left) - 'a' == rChar) { // 若移除的是不匹配字符，重置 match
match = 0;
}
left++;
right = left; // 右边界回到左边界，重新开始匹配
}
if (match == s1.length()) { // 窗口内所有字符匹配 s1
return true;
}
}
return false;
}
优化点：通过 match 变量记载匹配进度，避免每次比较整个窗口的频率数组。
四、常见易错点与避坑指南
易错点示例代码（反例）修正方法索引越界char c = s.charAt(s.length());先判断 s.length() > 0，或利用 try-catch 捕获异常字符串比较误区if (s1 == s2)（比较引用而非内容）利用 s1.equals(s2)，或对可能为 null 的对象用 Objects.equals(s1, s2)不可变陷阱for (int i=0; i<n; i++) s += i;（低效拼接）改用 StringBuilder.append()字符与数字转换int num = 'a' - 'A';（准确，得 32）
int digit = s.charAt(i) - '0'（需确保字符是数字）转换前用 Character.isDigit(c) 验证，避免非法字符导致错误界限条件遗漏空字符串 ""、全空格 " "、超长整数 "2147483648"（超出 Integer 范围）测试用例中必须包罗空输入、极端值，处理惩罚大数时用 long 过渡并判断溢出正则表达式转义s.split(".")（无法分割，. 是正则通配符）转义为 s.split("\\.")，或利用 Pattern.quote(".") 五、系统化刷题计谋
1. 分阶段训练路线
阶段目标保举题型（题号 / 难度）学习要点底子掌握字符串特性与底子 API344. 反转字符串（简单）
20. 有效括号（简单）双指针、栈的根本利用进阶熟练运用滑动窗口、哈希表3. 无重复字符的最宗子串（中等）
49. 字母异位词分组（中等）窗口收缩逻辑、字符频率统计高阶动态规划、KMP 等复杂算法5. 最长回文子串（中等）
28. 实现 strStr ()（中等）状态转移方程计划、前缀函数明确挑战综合应用与优化76. 最小覆盖子串（困难）
567. 字符串分列（中等）多技巧结合、性能优化（如用数组更换哈希表） 2. 测试用例计划模板
// 以反转字符串为例
public class TestReverseString {
@Test
public void testCases() {
// 1. 空输入
char[] s1 = {};
reverseString(s1);
assertArrayEquals(new char[]{}, s1);
// 2. 单字符
char[] s2 = {'a'};
reverseString(s2);
assertArrayEquals(new char[]{'a'}, s2);
// 3. 偶数长度
char[] s3 = {'h', 'e', 'l', 'l', 'o'};
reverseString(s3);
assertArrayEquals(new char[]{'o', 'l', 'l', 'e', 'h'}, s3);
// 4. 奇数长度
char[] s4 = {'A', ' ', 'm', 'a', 'n'};
reverseString(s4);
assertArrayEquals(new char[]{'n', 'a', 'm', ' ', 'A'}, s4);
}
}
3. 代码模板总结
（1）双指针模板（反转 / 回文）
public void twoPointersTemplate(char[] s) {
int left = 0, right = s.length - 1;
while (left < right) {
// 交换/比较操作
char temp = s;
s = s;
s = temp;
}
}
（2）滑动窗口模板（子串问题）
public int slidingWindowTemplate(String s) {
int[] freq = new int;
int left = 0, maxLen = 0;
for (int right = 0; right < s.length(); right++) {
char c = s.charAt(right);
freq++;
// 窗口收缩条件（根据题意调整）
while (freq > 1) {
freq--;
}
maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
}
return maxLen;
}
通过系统掌握字符串处理惩罚的核心技巧，共同合理的Java API利用，可以大概明显提拔办理LeetCode字符串类标题的效率。发起从简单题开始创建信心，逐步挑战中等难度综合题，末了攻克KMP等高级算法困难。
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