考试的最大困扰度

题目描述：

一位老师正在出一场由 n 道判断题构成的考试，每道题的答案为 true （用 ‘T’ 表示）或者 false （用 ‘F’ 表示）。老师想增加学生对自己做出答案的不确定性，方法是 最大化 有 连续相同 结果的题数。（也就是连续出现 true 或者连续出现 false）。

给你一个字符串 answerKey ，其中 answerKey[i] 是第 i 个问题的正确结果。除此以外，还给你一个整数 k ，表示你能进行以下操作的最多次数：

每次操作中，将问题的正确答案改为 ‘T’ 或者 ‘F’ （也就是将 answerKey[i] 改为 ‘T’ 或者 ‘F’ ）。
请你返回在不超过 k 次操作的情况下，最大 连续 ‘T’ 或者 ‘F’ 的数目。

示例 1：

输入：answerKey = “TTFF”, k = 2
输出：4
解释：我们可以将两个 ‘F’ 都变为 ‘T’ ，得到 answerKey = “TTTT” 。
总共有四个连续的 ‘T’ 。
示例 2：

输入：answerKey = “TFFT”, k = 1
输出：3
解释：我们可以将最前面的 ‘T’ 换成 ‘F’ ，得到 answerKey = “FFFT” 。
或者，我们可以将第二个 ‘T’ 换成 ‘F’ ，得到 answerKey = “TFFF” 。
两种情况下，都有三个连续的 ‘F’ 。
示例 3：

输入：answerKey = “TTFTTFTT”, k = 1
输出：5
解释：我们可以将第一个 ‘F’ 换成 ‘T’ ，得到 answerKey = “TTTTTFTT” 。
或者我们可以将第二个 ‘F’ 换成 ‘T’ ，得到 answerKey = “TTFTTTTT” 。
两种情况下，都有五个连续的 ‘T’ 。

提示：

n == answerKey.length
1 <= n <= 5 * 104
answerKey[i] 要么是 ‘T’ ，要么是 ‘F’
1 <= k <= n

思路:

时间复杂度：O(n),空间复杂度O(1)

用滑动窗口法做会容易很多

代码:

func maxConsecutiveAnswers(answerKey string, k int) int {
    l,r := 0,0
    TNum,FNum := 0,0
    maxNUm := 0
    for l<=r && r <len(answerKey){
        if(k >= min(TNum,FNum)){
            if answerKey[r] == 'T'{
                 TNum++
            }else{
                FNum++
            }
            // 为了保证min(TNum,FNum)不大于k
            if k >= min(TNum,FNum){
                maxNUm = max(maxNUm, TNum+FNum)
            }
            r++
        }else{
            for(k < min(TNum,FNum) && l<=r){
                if answerKey[l] == 'T'{
                    TNum--
                }else{
                    FNum--
                }
                l++
            }
        }
        
    }
    return maxNUm
}
func min(a,b int)int{
    if a>b{
        return b
    }
    return a
}

func max(a,b int)int{
    if a>b{
        return a
    }
    return b
}

代码效率：

执行用时：8 ms, 在所有 Go 提交中击败了96.77%的用户
内存消耗：5 MB, 在所有 Go 提交中击败了67.74%的用户