能否把时间复杂度优先到 o(nlog n)以内

是的，我们可以使用一些高效的算法来将时间复杂度优化到 O(n log n) 以内。

一种常见的方法是使用后缀数组和最长公共前缀 (LCP) 数组。后缀数组是一个数组，其中包含将一个字符串的所有后缀按字典序排列后的索引。LCP 数组是一个数组，其中包含相邻后缀的最长公共前缀的长度。

我们可以首先使用后缀数组对字符串进行排序，然后使用 LCP 数组来计算重复次数。具体来说，我们可以遍历 LCP 数组，并在每个位置上查找前一个后缀和当前后缀的 LCP。如果 LCP 的长度大于当前重复的次数，则将重复次数更新为 LCP 的长度。最后返回重复次数即可。

以下是一个 Java 代码实现：

public static int countRepeats(String s) {
    int n = s.length();
    int[] sa = suffixArray(s);
    int[] lcp = lcpArray(s, sa);
    int repeats = 0;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int len = lcp[i];
        if (len > repeats) {
            repeats = len;
        }
    }
    return repeats;
}

private static int[] suffixArray(String s) {
    int n = s.length();
    Integer[] sa = new Integer[n];
    int[] rank = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sa[i] = i;
        rank[i] = s.charAt(i);
    }
    for (int k = 1; k < n; k *= 2) {
        Arrays.sort(sa, Comparator.comparing(i -> rank[i]));
        int[] tmp = new int[n];
        int r = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i > 0 && rank[sa[i-1]] == rank[sa[i]] && sa[i-1]+k < n && rank[sa[i-1]+k/2] == rank[sa[i]+k/2]) {
                tmp[sa[i]] = r;
            } else {
                tmp[sa[i]] = ++r;
            }
        }
        rank = tmp;
    }
    int[] res = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        res[sa[i]] = i;
    }
    return res;
}

private static int[] lcpArray(String s, int[] sa) {
    int n = s.length();
    int[] rank = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        rank[sa[i]] = i;
    }
    int[] lcp = new int[n];
    int h = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (rank[i] > 0) {
            int j = sa[rank[i]-1];
            while (i+h < n && j+h < n && s.charAt(i+h) == s.charAt(j+h)) {
                h++;
            }
            lcp[rank[i]] = h;
            if (h > 0) {
                h--;
            }
        }
    }
    return lcp;
}

该方法首先使用 `suffixArray` 方法计算字符串 s 的后缀数组。然后使用 `lcpArray` 方法计算 s 的 LCP 数组。最后遍历 LCP 数组，计算重复次数。其中 `suffixArray` 和 `lcpArray` 方法都是经典的算法，可以在各种算法书籍或网站上找到详细的说明。