每日OJ题_算法_滑动窗口⑦_力扣30. 串联所有单词的子串-Toy模板网

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力扣30. 串联所有单词的子串

解析及代码

力扣30. 串联所有单词的子串

30. 串联所有单词的子串 - 力扣（LeetCode）

难度困难

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 <= 10^4
1 <= words.length <= 5000
1 <= words[i].length <= 30
words[i] 和 s 由小写英文字母组成

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {

    }
};

解析及代码

此题和上篇力扣438题思路类似，也是滑动窗口+哈希表，比较考验容器的使用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-811291.html

class Solution {
public:
	vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
		vector<int> ret;
		unordered_map<string, int> hash2; // 保存 words ⾥⾯所有单词的频次
		for (auto& s : words) 
        {
            hash2[s]++;
        }
		int len = words[0].size(), m = words.size();
		for (int i = 0; i < len; i++) // 执⾏ len 次
		{
            int left = i, right = i, count = 0;
			unordered_map<string, int> hash1; // 维护窗⼝内单词的频次
			while (right + len <= s.size())
			{
				string in = s.substr(right, len); // 进窗⼝ + 维护 count
				hash1[in]++;
				if (hash2.count(in) && hash1[in] <= hash2[in])
                {
                    count++;
                }
				if (right - left + 1 > len * m) // 判断
				{
					// 出窗⼝ + 维护 count
					string out = s.substr(left, len);
					if (hash2.count(out) && hash1[out] <= hash2[out])
                    {
                        count--;
                    }
					hash1[out]--;
					left += len;
				}
				if (count == m) // 更新结果
                {
                    ret.push_back(left);
                }
                right += len;
			}
		}
		return ret;
	}
};

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