至少有K个重复字符的最长子串

今天力扣上的每日一题是「395. 至少有K个重复字符的最长子串」。

解题思路
本题要求的一个最长的子字符串的长度，该子字符串中每个字符出现的次数都最少为 kk。

求最长子字符串/区间的这类题一般可以用滑动窗口来做，但是本题滑动窗口的代码不好写，我改用递归。也借本题来帮助大家理解递归。

重点：我们在调用递归函数的时候，把递归函数当做普通函数（黑箱）来调用，即明白该函数的输入输出是什么，而不用管此函数内部在做什么。
下面是详细讲解。

递归最基本的是记住递归函数的含义（务必牢记函数定义）：本题的 longestSubstring(s, k) 函数表示的就是题意，即求一个最长的子字符串的长度，该子字符串中每个字符出现的次数都最少为 kk。函数入参 ss 是表示源字符串；kk 是限制条件，即子字符串中每个字符最少出现的次数；函数返回结果是满足题意的最长子字符串长度。

递归的终止条件（能直接写出的最简单 case）：如果字符串 ss 的长度少于 kk，那么一定不存在满足题意的子字符串，返回 0；

调用递归（重点）：如果一个字符 cc 在 ss 中出现的次数少于 kk 次，那么 ss 中所有的包含 cc 的子字符串都不能满足题意。所以，应该在 ss 的所有不包含 cc 的子字符串中继续寻找结果：把 ss 按照 cc 分割（分割后每个子串都不包含 cc），得到很多子字符串 tt；下一步要求 tt 作为源字符串的时候，它的最长的满足题意的子字符串长度（到现在为止，我们把大问题分割为了小问题(ss → tt)）。此时我们发现，恰好已经定义了函数 longestSubstring(s, k) 就是来解决这个问题的！所以直接把 longestSubstring(s, k) 函数拿来用，于是形成了递归。

未进入递归时的返回结果：如果 ss 中的每个字符出现的次数都大于 kk 次，那么 ss 就是我们要求的字符串，直接返回该字符串的长度。

总之，通过上面的分析，我们看出了：我们不是为了递归而递归。而是因为我们把大问题拆解成了小问题，恰好有函数可以解决小问题，所以直接用这个函数。由于这个函数正好是本身，所以我们把此现象叫做递归。小问题是原因，递归是结果。而递归函数到底怎么一层层展开与终止的，不要用大脑去想，这是计算机干的事。我们只用把递归函数当做一个能解决问题的黑箱就够了，把更多的注意力放在拆解子问题、递归终止条件、递归函数的正确性上来。

希望我说的这些能对你理解递归有所帮助。

代码

class Solution {
public int longestSubstring(String s, int k) {
if (s.length() < k) return 0;
HashMap<Character, Integer> counter = new HashMap();
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
counter.put(s.charAt(i), counter.getOrDefault(s.charAt(i), 0) + 1);
}
for (char c : counter.keySet()) {
if (counter.get(c) < k) {
int res = 0;
for (String t : s.split(String.valueOf(c))) {
res = Math.max(res, longestSubstring(t, k));
}
return res;
}
}
return s.length();
}
}
时间复杂度：O(N * 26 * 26)O(N∗26∗26)，因为函数最多执行 26 次，for循环遍历一次是26个字符，循环里面对 ss 分割时间复杂度是O(N)O(N)。超过了 84.40% 的提交。
空间复杂度：O(26 * 26)O(26∗26)，函数执行 26 次，每次开辟 26 个字符的set空间。
刷题心得
很多同学都被递归绕进去了，其实把递归函数当做普通函数就好了。