给定字符串中频率为 K 的每个不同字符的最大索引

问题描述

给定一个字符串，寻找该字符串中所有出现频率为 K 的不同字符的最大索引位置。

例子

例如，给定字符串为 abcaabbcc，K 为 2，那么出现频率为 2 的字符是 a 和 b。因此，需要找到最后一个 a 的索引位置和最后一个 b 的索引位置。最后，将找到的值按照字符顺序返回，即 ["a": 2, "b": 3]。

解决方案

为了解决该问题，我们需要创建一个字典来记录字符串中每个不同字符出现的次数。然后，我们可以再次遍历字符串，并找到出现频率为 K 的字符的最后一个索引位置。

下面是问题的解决方案的 Python 代码描述：

def find_frequency_chars(string, k):
    # Initialize an empty dictionary to store character frequencies
    char_freq = {}
    for char in string:
        if char in char_freq:
            char_freq[char] += 1
        else:
            char_freq[char] = 1
    
    # Find the indices of characters with frequency k
    freq_indices = {}
    for i in range(len(string)):
        char = string[i]
        if char_freq[char] == k:
            freq_indices[char] = i
    
    # Sort and return the result as a list of tuples
    result = sorted(freq_indices.items(), key=lambda x: x[0])
    return result

性能分析

该算法的时间复杂度约为 $O(nlogn)$，其中 $n$ 表示字符串的长度。这是因为算法需要对字符频率字典进行遍历，并执行排序操作，而排序的时间复杂度是 $O(nlogn)$。空间复杂度为 $O(n)$，因为算法需要存储字符频率和频率为 k 的字符索引位置。

总结

本文介绍了如何在一个字符串中寻找频率为 K 的每个不同字符的最后一个索引位置。我们通过创建一个字符频率字典，在第一次遍历字符串时，对字符出现的次数进行了计数。在第二次遍历字符串时，我们只对出现频率为 K 的字符查找索引位置，这进一步减少了算法的时间复杂度。

最后，我们介绍了该算法的时间和空间复杂度，并提供了 Python 代码示例。