算法经典题:串联所有单词的子串

LeetCode30.串联所有单词的子串

给定一个字符串算法经典题:串联所有单词的子串和一些 长度相同 的单词算法经典题:串联所有单词的子串 。找出算法经典题:串联所有单词的子串中恰好可以由算法经典题:串联所有单词的子串中所有单词串联形成的子串的起始位置。

注意子串要与算法经典题:串联所有单词的子串中的单词完全匹配,中间不能有其他字符 ,但不需要考虑算法经典题:串联所有单词的子串中单词串联的顺序。

提示:

  • 算法经典题:串联所有单词的子串
  • s 由小写英文字母组成
  • 算法经典题:串联所有单词的子串
  • 算法经典题:串联所有单词的子串
  • words[i] 由小写英文字母组成

 思路:定义算法经典题:串联所有单词的子串。因为各个单词长度相同,所以可以根据单词长度将算法经典题:串联所有单词的子串划分成算法经典题:串联所有单词的子串个候选序列。例如:算法经典题:串联所有单词的子串算法经典题:串联所有单词的子串,那么可以将其分成的候选序列为算法经典题:串联所有单词的子串,每次只在候选序列中寻找答案。同时考虑算法经典题:串联所有单词的子串的话,需要用到滑动串口,记录各个单词出现的次数,需要用到哈希表。所以总共的时间复杂度为算法经典题:串联所有单词的子串。最后一个算法经典题:串联所有单词的子串是哈希表的时间复杂度。

class Solution {
    public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
        int len = s.length(), n = words.length, m = words[0].length();
        for(String ss : words) {
            map.put(ss,map.getOrDefault(ss,0) + 1);
        }
        for(int i = 0;i < m;i++) {
            Map<String,Integer> map1 = new HashMap<>();
            int cnt = 0;
            for(int j = i;j + m <= len;j += m) {
                if(j >= i + n * m) {
                    String subS = s.substring(j - n * m, j - (n - 1) * m);
                    map1.put(subS,map1.get(subS) - 1);
                    if(map1.get(subS) < map.getOrDefault(subS,0)) {
                        cnt--;
                    }
                }
                String subS = s.substring(j,j+m);
                map1.put(subS,map1.getOrDefault(subS,0) + 1);
                if(map1.get(subS) <= map.getOrDefault(subS,0)) {
                    cnt++;
                }
                if(cnt == n) {
                    res.add(j-(n-1) * m);
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

上一篇:UVA-1498 Activation


下一篇:20155227《网络对抗》Exp4 恶意代码分析