难度: Medium
给你一个二进制字符串 s 。在一秒之中，所有 子字符串 "01" 同时 被替换成 "10" 。这个过程持续进行到没有 "01" 存在。
请你返回完成这个过程所需要的秒数。
示例 1：
输入：s = "0110101" 输出：4 解释： 一秒后，s 变成 "1011010" 。 再过 1 秒后，s 变成 "1101100" 。 第三秒过后，s 变成 "1110100" 。 第四秒后，s 变成 "1111000" 。 此时没有 "01" 存在，整个过程花费 4 秒。 所以我们返回 4 。
示例 2：
输入：s = "11100" 输出：0 解释： s 中没有 "01" 存在，整个过程花费 0 秒。 所以我们返回 0 。
提示：
1 <= s.length <= 1000s[i] 要么是 '0' ，要么是 '1' 。进阶：
你能以 O(n) 的时间复杂度解决这个问题吗？
运行时间: 28 ms
内存: 16.7 MB
class Solution:
def secondsToRemoveOccurrences(self, s: str) -> int:
res, cnt = 0, 0
for c in s:
if c == '0': cnt += 1
elif cnt: res = max(res + 1, cnt)
return res
题解的思路是通过一次遍历二进制字符串来确定需要的时间。遍历中，用一个计数器cnt记录遇到的'0'的数量。当遇到'1'时，如果之前有'0'（即cnt不为0），则说明存在'01'结构，这时更新结果res为res + 1或cnt的较大值，这表示至少需要这么多秒来使所有'01'变为'10'。最终，cnt记录了需要处理的'01'的个数，而res记录了完成这些转换所需要的秒数。
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(1)
class Solution:
def secondsToRemoveOccurrences(self, s: str) -> int:
res, cnt = 0, 0 # res用来记录结果，cnt用来记录'0'的个数
for c in s: # 遍历字符串s中的每个字符
if c == '0': # 如果字符是'0'
cnt += 1 # 增加'0'的计数
elif cnt: # 如果遇到'1'且之前有'0'
res = max(res + 1, cnt) # 更新所需秒数
return res # 返回总秒数
这种更新逻辑基于最少时间原则，确保所有的'01'都被转换为'10'。每当遇到'1'且之前有'0'，意味着我们至少需要一次操作来开始转换这些'0'。`res + 1`表示在已经完成的操作基础上，开始新一轮的转换，而与`cnt`对比确保累积的'0'数量也被考虑在内，因为每个'0'可能需要单独的操作次数。
这种更新方式考虑了到目前为止遇到的所有'0'的累积效应。每次遇到'1'时，如果之前有累积的'0'，则至少需要一次额外的操作，这反映了每次'01'对遇到的模式需要单独处理的事实。通过每次选择`res + 1`或`cnt`中的较大值，我们可以保证所有的'01'模式都能够被转换，且不会低估所需的操作次数，从而确保计算出来的是处理所有'01'模式所需的最小秒数。
如果字符串`s`以多个'0'开始，并且后续全是'1'，那么这些'0'会显著影响`res`的最终值。因为每一个'0'都需要与之后的'1'配对来形成'01'，并被转换为'10'。这意味着每个'0'都会在计数器`cnt`中被记录，每遇到一个'1'，计数器就会触发一次更新`res`的操作，最终`res`的值将等于最初累积的`cnt`值，即所有'01'都转换完毕所需的总时间。
在算法中，选择在遇到'1'时考虑之前的'0'的计数`cnt`是因为转换'01'为'10'是算法的核心要求。只有当'0'后面有'1'时，'01'结构才存在并需要被转换。因此，用`cnt`来计数'0'，并在遇到'1'时通过更新`res`来考虑这些'0'，是确保每个'01'都被计算进转换时间的有效方法。这种设计通过保持对过去状态的跟踪（即`cnt`累积的'0'的数目），确保每个需要转换的'01'都能及时并正确地更新所需的操作次数。