删除一个字符后，最长的1的子字符串

在该题中，给定一个只由 0 和 1 组成的字符串，要求在字符串中删除一个字符后，找到最长的由连续的 1 组成的子字符串。

分析

该题可以使用双指针的方法进行求解。我们可以使用两个指针 left 和 right 记录当前的连续的 1 的左右端点，同时使用一个变量 count 记录当前连续的 1 的个数。当遇到一个 0 时，我们可以通过删除该位置的字符，使得当前连续 1 的长度增加，同时更新 left 和 right，同时更新最长的连续的 1 的长度。为了避免遗漏删除第一个或最后一个元素的情况，我们可以在左右端点的情况下，分别考虑删除左右两端的元素，并取两种情况中的最大值。

代码

下面是使用 Python 语言实现上述算法的代码：

def longest_ones(s):
    n = len(s)
    left, right = 0, 0
    count = 0
    max_len = 0
    for i in range(n):
        if s[i] == '1':
            count += 1
            right = i
        else:
            if left == right:
                left, right = i + 1, i + 1
            else:
                left = right
                right = i
            count += 1
            max_len = max(max_len, count - 1)
            count = 0
    if count > 0:
        max_len = max(max_len, count - 1)
    return max_len

其中，输入是一个字符串 s，输出是最长的连续的 1 的长度。如果删除一个字符后不存在连续的 1，则返回 0。

示例

下面是一些关于该算法的示例：

• 输入："110011101" 输出：5 解释：当删除 6 或 7 位置的元素时，可以得到最长的由连续的 1 组成的子字符串 "11011"，长度为 5。

• 输入："100110001111" 输出：4 解释：当删除 1 或 4 或 8 或 9 位置的元素时，可以得到最长的由连续的 1 组成的子字符串 "1111"，长度为 4。

总结

该算法使用双指针的方法，通过暴力枚举的方式进行求解。时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(1)$。该算法具有较好的时间和空间效率，适用于字符串处理等场合。