字符串长度可能超不超过30万。这个代码超时，请重新帮我设计计算。在吗？

针对字符串长度较长的情况，如果原代码因为时间复杂度过高而导致超时，可以考虑降低空间复杂度或者优化算法效率。对于这样的需求，可以采用滚动哈希（Rolling Hash）或者后缀数组（Suffix Array）等数据结构来辅助查找。

滚动哈希可以在处理长字符串时保持常数级的时间复杂度，通过固定大小的位运算快速判断连续子串是否满足条件。这里以Rabin-Karp算法为例，它能在O(n)时间内找到所有匹配的模式。

以下是使用滚动哈希的简单C++代码：

#include <vector>
#include <string>

// 假设r、e和d的ASCII码分别为187, 101, 100
const int r_hash = 187, e_hash = 101, d_hash = 100;
const int prime = 31;

int rollingHash(const std::string &str, size_t start) {
    unsigned long long hash = 0;
    for (size_t i = start; i < start + 3; i++) {
        hash = (hash * prime + str[i]) % mod;
    }
    return hash;
}

bool checkSubstring(const std::string &str, size_t length) {
    for (size_t i = 0; i <= str.length() - length; i++) {
        bool has_r = false, has_e = false, no_d = true;
        for (size_t j = 0; j < length; j++) {
            if (rollingHash(str, i + j) == r_hash) has_r = true;
            if (rollingHash(str, i + j) == e_hash) has_e = true;
            if (rollingHash(str, i + j) == d_hash) no_d = false;
        }
        if (has_r && has_e && no_d) return true;
    }
    return false;
}

int countSubstrings(const std::string &str) {
    int count = 0;
    for (size_t length = 1; length <= 300000; length++) { // 由于最长子串长度限制在30万，我们可以迭代较小长度
        count += checkSubstring(str, length);
    }
    return count;
}

int main() {
    std::string str;
    // ... 读取字符串
    std::cout << "Number of substrings with 'r' and 'e', but not 'd': " << countSubstrings(str) << std::endl;
    return 0;
}

注意这只是一个简化版本，实际应用中需要考虑更多的细节，如取模操作和处理边界情况。