重新排列字符串中的字符，使得任意两个相邻字符不相同，使用C++实现

问题描述

给定一个字符串，现在需要重新排列其中的字符，使得任意相邻的两个字符不相同。如果有解，输出任意一个解。如果无解，输出 "No solution!"。

算法思路

1. 基本思路

对于本问题，我们可以使用贪心算法求解。具体思路如下：

首先统计每个字符出现的次数，如果其中某个字符出现次数超过了字符串长度的一半，那么直接无解，输出 "No solution!"。

对于每个相邻的字符，如果它们相同，那么就在剩余的字符中找到一个不同的字符来替代其中一个，这样可以确保相邻字符不同。

如果还有剩余的字符没有被使用，那么就可以将剩余的字符插入到字符串中，这样可以确保任意相邻字符不同。

最后得到的字符串就是符合条件的字符串。

2. 具体实现

具体实现细节可以参考代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main()
{
    string s;
    cin >> s;
    // 统计每个字符的出现次数
    int cnt[26] = {0};
    int len = s.size();
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        cnt[s[i] - 'a']++;
    }
    // 判断是否无解
    for (int i = 0; i < 26; i++) {
        if (cnt[i] > len / 2) {
            cout << "No solution!" << endl;
            return 0;
        }
    }
    // 将出现次数较多的字符尽量放在奇数位
    for (int i = 0; i < 26; i++) {
        while (cnt[i] > 0 && cnt[i] <= len / 2 && i != (s[0] - 'a')) {
            s.insert(1, 1, ('a' + i));
            cnt[i]--;
        }
    }
    // 遍历字符串，将相邻的相同字符进行替换
    for (int i = 1; i < len; i++) {
        if (s[i] == s[i - 1]) {
            for (int j = 0; j < 26; j++) {
                if (cnt[j] > 0 && ('a' + j) != s[i] && ('a' + j) != s[i + 1]) {
                    cnt[j]--;
                    swap(s[i], ('a' + j));
                    break;
                }
            }
        }
    }
    // 将剩余的字符插入到字符串中
    for (int i = 0; i < 26; i++) {
        while (cnt[i] > 0) {
            for (int j = 0; j < len + 1; j += 2) {
                if (j == 0 || s[j] != ('a' + i)) {
                    s.insert(j, 1, ('a' + i));
                    cnt[i]--;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    cout << s << endl;
    return 0;
}

算法分析

此算法的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 为字符串的长度。具体分析如下：

统计每个字符出现次数的时间复杂度为 O(n)。

在将出现次数较多的字符放在奇数位时，需要从头到尾遍历每个字符，因此时间复杂度为 O(n)。

在遍历字符串时，将相邻的相同字符进行替换的时间复杂度为 O(n)，其中在替换时还需要遍历每个字符，因此最坏情况下时间复杂度为 O(n^2)。

将剩余的字符插入到字符串中的时间复杂度为 O(n^2)。

因此，此算法的最坏时间复杂度为 O(n^2)，即当所有字符都相同时。在大部分情况下，时间复杂度为 O(n) 或 O(nlogn)，可接受。

总结

此算法虽然效率不如一些高级算法，但是对于本问题来说，它是一种可行的解法。在实际应用中，也可以根据具体情况选择不同的算法进行求解。