【算法】串联所有单词的子串【滑动窗口】

题目

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
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题解

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【算法】串联所有单词的子串【滑动窗口】_第1张图片
【算法】串联所有单词的子串【滑动窗口】_第2张图片

实现代码

public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
    List<Integer> lists = new ArrayList<>(); // 结果集列表先初始化
    int wordsLen = words[0].length(); // 单词长度
    int count = words.length * wordsLen; // 单词需要组成的字符串的总长度,后面要根据这个去判断是否完成一次窗口的移动
    int left = 0, right =  0; // 窗口的左边位置和右边位置

	// 这里必须是map,因为words数组中可能会有多个相同的单词,所以当存在多个相同的单词的时候必须要计数,后面判断的时候必须判断存在之后对map的值进行-1
    HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
    // 将数组转换成数组
    Arrays.stream(words).forEach(key -> {
        Integer integer = map.get(key);
        if (integer == null) {
            map.put(key, 1);
        } else {
        	// 同个key存在多个value就++
            map.put(key, ++integer);
        }
    });
	
    while (right < s.length()) { // 循环出口
        HashMap<String, Integer> copyMap = new HashMap<>(map); // 因为每次循环都要判断数组中所有的单词是否耗尽,所以必须每次从原始的map copy一份新的map,保证每次都可以重新分配数组中的所有单词
        int start = left; // 当前窗口起始位置
        while (start < left + count) {
            right = start + wordsLen;
            if (right > s.length()) {
                break;
            }
            // 截取窗口字符串
            String substring = s.substring(start, right);
            // 获取map中的字符串,如果有 value --,没有直接break,当前窗口不存在
            Integer integer = copyMap.get(substring);
            if (integer != null && integer > 0) {
                copyMap.put(substring, --integer);
                start += wordsLen; // 在当前窗口内继续查找下个单词是否能够匹配
                if (right - left == count) {
                    lists.add(left);
                    break;
                }
            } else {
                break;
            }
        }
        left ++; // 窗口靠右移动
    }
    return lists;
}

【算法】串联所有单词的子串【滑动窗口】_第3张图片

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