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【滑动窗口】Leetcode 串联所有单词的子串

题目解析

30. 串联所有单词的子串
在这里插入图片描述
本题的意思就是在目标串s中寻找能够找到的words字符串的全排列,返回起始位置


算法讲解

在这里插入图片描述
我们可以将这道题转化为寻找目标串的words字母的异位词,按照上一次讲解的【滑动窗口】Leetcode 找到字符串中所有字母异位词我们还是使用同样的做法,哈希表 + 滑动窗口

但是这道题有以下注意事项:滑动窗口的移动次数
在这里插入图片描述每一次left和right一开始都指向同一个位置,当滑动窗口移动到字符串s结束的时候,需要将left+1,开始继续滑动下一次的循环
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
    unordered_map<string, int> Hash_words;
    vector<int>ret;
    int left = 0;
    int right = 0;
    //将words放进Hash
    for (auto str : words)
    {
        Hash_words[str]++;
    }
    int count = 0;
    int cnt = 0;
    //窗口一次移动完成之后再从一开始的下一个位置反复
    while (cnt < words[0].size())
    {
        //这是一次完整的移动
            unordered_map<string, int> hash2; // 维护窗⼝内单词的频次
            for (int left = cnt, right = cnt, count = 0; right + words[0].size() <= s.size(); right += words[0].size())
            {
                // 进窗⼝ + 维护 count
                string temp = s.substr(right, words[0].size());
                hash2[temp]++;
                //这里hash2[temp] == Hash_words[temp]时,还需要再count++,因为有可能遇到s中连续相同的串,我要确保当前位置的串和后面的串能利用上
                if (Hash_words.count(temp) && hash2[temp] <= Hash_words[temp])
                {
                    count++;
                }
                // 判断
                if (right - left + 1 > (words.size() * words[0].size()))
                {
                    // 出窗⼝ + 维护 count
                    string out = s.substr(left, words[0].size());
                    if (Hash_words.count(out) && hash2[out] <= Hash_words[out]) count--;
                    hash2[out]--;
                    left += words[0].size();
                }
                // 更新结果
                if (count == words.size())
                {
                    ret.push_back(left);
                }
            }
            cnt++;
        }
    return ret;
}
};


原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_65660590/article/details/137251798

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