每个字符的计数为 k 的子串数

当我们需要在字符串中寻找特定模式或特定字符出现的次数时，可以使用“每个字符的计数为 k 的子串数”这一算法。这个问题可以被归结为滑动窗口的问题，可以用双指针来解决。这个算法的时间复杂度为 O(N)，其中 N 是字符串的长度。

问题描述

给定一个字符串，以及一个数 k，返回一个整数，表示该字符串中每个字符的计数为 k 的子串数。子串必须是连续的元素，而且每种字符的出现次数必须恰好为 k。

例如，对于字符串 "aabbc" 和 k = 2，符合条件的子串包括 "aa"、"bb"，因此返回值为 2。

算法实现

算法思路

我们可以使用双指针和哈希表来实现这个算法。具体来说，我们可以先统计字符串中每个字符出现的次数，然后使用两个指针 left 和 right 表示当前滑动窗口的左右边界。

我们可以根据题目要求，在滑动窗口中只保留每个字符出现次数为 k 的元素，移动左指针和右指针，直到右指针到达字符串末尾。在移动指针的过程中，每当我们找到一个符合条件的窗口，就可以累加它对答案的贡献。

代码实现

def count_substrings_with_k_occurrences(s: str, k: int) -> int:
    freq = defaultdict(int)
    left, right = 0, 0
    count, res = 0, 0
    
    while right < len(s):
        freq[s[right]] += 1
        if freq[s[right]] == k:
            count += 1
            
        while left <= right and len(freq) > 26:
            freq[s[left]] -= 1
            if freq[s[left]] == k - 1:
                count -= 1
            if freq[s[left]] == 0:
                del freq[s[left]]
            left += 1
        
        if count == len(freq):
            res += 1
        right += 1
    
    return res

算法分析

时间复杂度：O(N)，其中 N 为字符串的长度。遍历一遍字符串所需的时间为 O(N)，而维护哈希表需要的时间最多为 O(26)。

空间复杂度：O(26)，我们需要使用哈希表来存储每种字符出现的次数。由于字符串只包含小写字母，因此哈希表的大小为常数级别的 26。