如何在华为OD算法中实现Java解法以获取与给定字符串B相同顺序的最大子串数目？

要解决这个问题，首先需要理解字符串A和B的关系以及提取子串的规则。字符串A中包含重复的字母，而字符串B是一个不重复的有序字符序列。我们需要找到A中能够按B的顺序完整提取的子串的最大数目。

参考资源链接：[华为OD算法：最多提取子串数目Java解法实例](https://wenku.csdn.net/doc/29nmutr6b0?spm=1055.2569.3001.10343)

在Java中，可以通过以下几个步骤实现这个算法：

1. **初始化数据结构**：创建一个`HashMap` `bMap`来存储字符串B中每个字符及其在B中的索引位置，方便快速查找。同时，创建一个与B长度相同的数组`charStat`，用于记录B中每个字符在A中的出现次数。

2. **遍历字符串A**：对A中的每个字符进行遍历，对于字符`w`，检查它是否在`bMap`中存在。如果存在，说明找到了一个潜在的子串，此时需要根据`charStat`数组中的记录来判断是否能够形成一个符合条件的子串。

3. **判断并更新状态**：如果当前字符`w`是B中的第一个字符，或者在B中的前一个字符尚未在A中使用完毕（即`charStat[index-1]`小于`charStat[index]`），则将`charStat[index]`减1，并将`ans`（即结果变量）加1。这表示我们找到了一个新的符合条件的子串。

4. **输出结果**：遍历完字符串A后，`ans`变量中存储的就是字符串A中最多可以按照B的顺序提取的子串的数目。

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n是字符串A的长度，因为我们仅需遍历A一次即可完成所有操作。这个算法的关键在于如何快速地定位和统计字符，并利用数组`charStat`来跟踪每个字符在A中的使用情况。

推荐查看《华为OD算法：最多提取子串数目Java解法实例》这本书，它提供了详细的实例和解析，可以加深你对这个算法以及类似滑动窗口或动态规划问题的理解。在阅读这本书之后，你可以尝试解决更多类似的算法问题，从而提高你的编程技能。

参考资源链接：[华为OD算法：最多提取子串数目Java解法实例](https://wenku.csdn.net/doc/29nmutr6b0?spm=1055.2569.3001.10343)