知识拓展练习(经典面试题) / 32. 串联所有单词的子串
一、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。
二、示例
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。
三、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
四、参考题解
1、方法一:滑动窗口
(1)思路
记 words 的长度为 mmm,words 中每个单词的长度为 n,s 的长度为 ls。首先需要将 s 划分为单词组,每个单词的大小均为 n (首尾除外)。这样的划分方法有 n 种,即先删去前 i (i=0∼n−1)个字母后,将剩下的字母进行划分,如果末尾有不到 n 个字母也删去。对这 n 种划分得到的单词数组分别使用滑动窗口对 words 进行类似于「字母异位词」的搜寻。
划分成单词组后,一个窗口包含 s 中前 m 个单词,用一个哈希表 differ 表示窗口中单词频次和 words 中单词频次之差。初始化 differ 时,出现在窗口中的单词,每出现一次,相应的值增加 1,出现在 words 中的单词,每出现一次,相应的值减少 1。然后将窗口右移,右侧会加入一个单词,左侧会移出一个单词,并对 differ 做相应的更新。窗口移动时,若出现 differ 中值不为 0 的键的数量为 0,则表示这个窗口中的单词频次和 words 中单词频次相同,窗口的左端点是一个待求的起始位置。划分的方法有 n 种,做 n 次滑动窗口后,即可找到所有的起始位置。
//Java
class Solution {
public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
int m = words.length, n = words[0].length(), ls = s.length();
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (i + m * n > ls) {
break;
}
Map<String, Integer> differ = new HashMap<String, Integer>();
for (int j = 0; j < m; j++) {
String word = s.substring(i + j * n, i + (j + 1) * n);
differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) + 1);
}
for (String word : words) {
differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) - 1);
if (differ.get(word) == 0) {
differ.remove(word);
}
}
for (int start = i; start < ls - m * n + 1; start += n) {
if (start != i) {
String word = s.substring(start + (m - 1) * n, start + m * n);
differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) + 1);
if (differ.get(word) == 0) {
differ.remove(word);
}
word = s.substring(start - n, start);
differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) - 1);
if (differ.get(word) == 0) {
differ.remove(word);
}
}
if (differ.isEmpty()) {
res.add(start);
}
}
}
return res;
}
}
(2)复杂度分析
时间复杂度:O(ls×n),其中 ls 是输入 s 的长度,n 是 words 中每个单词的长度。需要做 n 次滑动窗口,每次需要遍历一次 s。
空间复杂度:O(m×n),其中 m 是 words 的单词数,n 是 words 中每个单词的长度。每次滑动窗口时,需要用一个哈希表保存单词频次。