给你两个长度相同的字符串，s 和 t。
将 s 中的第 i 个字符变到 t 中的第 i 个字符需要 |s[i] - t[i]| 的开销（开销可能为 0），也就是两个字符的 ASCII 码值的差的绝对值。
用于变更字符串的最大预算是 maxCost。在转化字符串时，总开销应当小于等于该预算，这也意味着字符串的转化可能是不完全的。
如果你可以将 s 的子字符串转化为它在 t 中对应的子字符串，则返回可以转化的最大长度。
如果 s 中没有子字符串可以转化成 t 中对应的子字符串，则返回 0。
提示：
1 <= s.length, t.length <= 10^5
0 <= maxCost <= 10^6
s 和 t 都只含小写英文字母。
示例 1：
输入：s = "abcd", t = "bcdf", cost = 3
输出：3
解释：s 中的 "abc" 可以变为 "bcd"。开销为 3，所以最大长度为 3。
示例 2：
输入：s = "abcd", t = "cdef", cost = 3
输出：1
解释：s 中的任一字符要想变成 t 中对应的字符，其开销都是 2。因此，最大长度为 1。
示例 3：
输入：s = "abcd", t = "acde", cost = 0
输出：1
解释：你无法作出任何改动，所以最大长度为 1。
题目链接（leetcode）
思路：
这题目没有说清楚能不能连续，整理一下，题目的意思是在连续的序列中，求开销小于等于maxCost的最长序列长度。
1、先求出每个位置的开销存到数组arr中，如果有任意一个为空的话返回0，然后求其前缀和存到数组dp中。
2、一开始因为是动态规划，然后发现不对，这题是不能用dp做的。最暴力的方法就是求每一个位置的前缀和与前面所有前缀和的相减的差值，在这些符合条件的差值中求出最长的长度。
3、暴力的复杂度明显是O(n^2)，分分钟tle警告，我们发现前缀和是一个递增序列（准确来说是非递减），我们可以把里面那层循环用二分法优化，这样复杂度就降为了O(nlgn)。
参考代码：
public int equalSubstring(String s, String t, int maxCost)
{
if(s==null||s.equals("")||t==null||t.equals(""))
return 0;
int[] arr=new int[Math.min(s.length(), t.length())];
//用数组arr存储s和t各个位置需要转换的开销
for(int i=0;i<arr.length;i++)
arr[i]=Math.abs(s.charAt(i)-t.charAt(i));
int[] dp=new int[arr.length+1];
int cnt=0;
//将各个位置的前缀和存储在数组dp中
for(int i=1;i<dp.length;i++)
dp[i]=dp[i-1]+arr[i-1];
//遍历每一个位置和其他位置的前缀和差,即求arr所有的区间和
//求这些区间和不超过maxCost长度最大的值。
//由于前缀和是递增序列（准确来说是非递减），可以二分法降低复杂度。
for(int i=dp.length-1;i>=1;i--)
{
if(dp[i]-dp[i-1]<=maxCost)
{
int tem=find(dp, i, 0, i-1, maxCost);
cnt=Math.max(tem, cnt);
}
}
return cnt;
}
private int find(int[] dp,int k, int l, int r,int maxCost)
{
int mid=(l+r)/2;
while(l<r)
{
if(dp[k]-dp[mid]<=maxCost)
r=mid;
else
l=mid+1;
mid=(l+r)/2;
}
return k-l;
}
