LeetCode【30. 串联所有单词的子串】

给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。

 s 中的 串联子串 是指一个包含  words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。

• 例如，如果 words = ["ab","cd","ef"]， 那么 "abcdef"， "abefcd"，"cdabef"， "cdefab"，"efabcd"， 和 "efcdab" 都是串联子串。 "acdbef" 不是串联子串，因为他不是任何 words 排列的连接。

返回所有串联子串在 s 中的开始索引。你可以以 任意顺序 返回答案。

示例 1：

输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
输出：[0,9]
解释：因为 words.length == 2 同时 words[i].length == 3，连接的子字符串的长度必须为 6。
子串 "barfoo" 开始位置是 0。它是 words 中以 ["bar","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "foobar" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["foo","bar"] 顺序排列的连接。
输出顺序无关紧要。返回 [9,0] 也是可以的。

示例 2：

输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出：[]
解释：因为 words.length == 4 并且 words[i].length == 4，所以串联子串的长度必须为 16。
s 中没有子串长度为 16 并且等于 words 的任何顺序排列的连接。
所以我们返回一个空数组。

示例 3：

输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出：[6,9,12]
解释：因为 words.length == 3 并且 words[i].length == 3，所以串联子串的长度必须为 9。
子串 "foobarthe" 开始位置是 6。它是 words 中以 ["foo","bar","the"] 顺序排列的连接。
子串 "barthefoo" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["bar","the","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "thefoobar" 开始位置是 12。它是 words 中以 ["the","foo","bar"] 顺序排列的连接。

提示：

• 1 <= s.length <= 104
• 1 <= words.length <= 5000
• 1 <= words[i].length <= 30
• words[i] 和 s 由小写英文字母组成

通过次数

180.3K

提交次数

458.7K

通过率

39.3%

我们可以：首先计算了单个单词的长度和所有单词的总长度，然后使用一个循环来检查字符串中的每个可能的子串。

它维护两个映射，一个用于跟踪当前子串中的单词计数，另一个用于跟踪目标单词计数。如果这两个映射相等，那么当前子串是一个串联子串，将其起始位置添加到结果列表中来处理。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Solution {
    public List findSubstring(String s, String[] words) {
        List result = new ArrayList<>();
        if (s == null || s.length() == 0 || words == null || words.length == 0) {
            return result;
        }

        int wordLength = words[0].length();
        int totalLength = wordLength * words.length;

        Map wordCountMap = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            wordCountMap.put(word, wordCountMap.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }

        for (int i = 0; i <= s.length() - totalLength; i++) {
            String substring = s.substring(i, i + totalLength);
            Map currentWordCountMap = new HashMap<>();

            for (int j = 0; j < totalLength; j += wordLength) {
                String word = substring.substring(j, j + wordLength);
                currentWordCountMap.put(word, currentWordCountMap.getOrDefault(word, 0) + 1);
            }

            if (currentWordCountMap.equals(wordCountMap)) {
                result.add(i);
            }
        }

        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        String s1 = "barfoothefoobarman";
        String[] words1 = {"foo", "bar"};
        System.out.println(solution.findSubstring(s1, words1));

        String s2 = "wordgoodgoodgoodbestword";
        String[] words2 = {"word", "good", "best", "word"};
        System.out.println(solution.findSubstring(s2, words2));

        String s3 = "barfoofoobarthefoobarman";
        String[] words3 = {"bar", "foo", "the"};
        System.out.println(solution.findSubstring(s3, words3));
    }
}