字符串修改最小字符数以包含K个子串 - 最优解法

首先，我们可以使用动态规划的思想来解决这个问题。\n\n我们定义一个二维数组dp，dp[i][j]表示字符串s的前i个字符中包含j个"oppo"子串所需的最少修改字符数。\n\n初始化dp数组为无穷大，dp[0][0] = 0。\n\n然后，我们遍历字符串s的每个字符，假设当前字符为s[i]。\n\n如果s[i]不是'o'、'p'、'o'、'p'中的任意一个字符，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]，因为当前字符不影响子串的个数。\n\n如果s[i]是'o'、'p'、'o'、'p'中的某一个字符，那么我们有两种选择：\n\n1. 将当前字符修改为'o'，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1]，因为当前字符可以增加一个"oppo"子串。\n2. 不修改当前字符，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]，因为当前字符不影响子串的个数。\n\n最后，我们可以遍历dp数组的最后一行，找到最小的dp[i][k]，其中0 <= i <= len(s)，如果找到了最小值，那么最少需要修改的字符数就是len(s) - i。\n\n如果不存在满足条件的dp[i][k]，则返回-1。\n\n以下是使用Python实现的代码：\n\npython\ndef minModification(s, k):\n n = len(s)\n dp = [[float('inf')] * (k+1) for _ in range(n+1)]\n dp[0][0] = 0\n\n for i in range(1, n+1):\n for j in range(k+1):\n dp[i][j] = dp[i-1][j]\n if s[i-1] == 'o' and j > 0:\n dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i-1][j-1])\n if s[i-1] == 'p' and j > 0:\n dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i-1][j-1])\n\n for i in range(n, -1, -1):\n if dp[n][i] != float('inf'):\n return n - i\n return -1\n\ns = "opop"\nk = 1\nprint(minModification(s, k)) # 输出2\n\ns = "apple"\nk = 2\nprint(minModification(s, k)) # 输出-1\n\ns = "opspspopopos"\nk = 2\nprint(minModification(s, k)) # 输出3\n\n\n该算法的时间复杂度为O(n*k)，其中n是字符串s的长度，k是目标子串的个数。