• 滑动窗口实例7(串联所有单词的子串)


    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

    算法原理:

    一些有关联的题外话:如果我们把每⼀个单词看成⼀个⼀个字母,问题就变成了找到「字符串中所有的字母异位词」。http://t.csdn.cn/TciNE,在那个问题中,我们处理的对象是⼀个⼀个的字符,而这里处理的对象是⼀个⼀个的单词

    我们可以从字符串s的开始位置去划分一个一个的单词,但是以起始位置开始划分单词可能得不到完整的words中的单词,所以我们可以执行len次滑动窗口(len是words数组中单词的长度)

    "lingmindraboofooowingdingbarrwingmonkeypoundcake" ["fooo","barr","wing","ding","wing"]

     

    总有一次滑动窗口可以找到

    1 滑动窗口执行 len次   创建两个哈希表:哈希表1统计words数组中每个单词出现的次数

                                                                       哈希表2统计窗口中每个单词出现的次数

                                         变量count统计窗口中有效字符串的个数,有效字符串的判定:当前字符串加入哈希表2后,此字符串在窗口中的个数<=此字符串在words数组中的个数

    2 每一次滑动窗口:

        a 进窗口+维护count:取得right位置开始的len个字符作为一个单词,加入哈希表2中计算次数

                                            若是加入后此单词在哈希表2中的个数(即它在窗口中的个数)<=哈希表1中此单词的个数(即它在words数组中的个数),则为有效字符串,count++

       b 判断是否出窗口+维护count:取得left位置开始的len个字符作为一个单词,在出窗口之前要判断此单词是否为有效单词,判断方法:此字符在哈希表2中的个数<=在哈希表1中的个数

     若为有效单词,则出窗口,要count--

      c 更新结果 如果有效单词的个数count==窗口中所有单词的个数,则统计一次结果

    代码实现:

    1. class Solution
    2. {
    3. public:
    4. vector<int> findSubstring(string s, vector& words)
    5. {
    6. vector<int> ret;
    7. unordered_mapint> hash1;//统计words数组中所有单词出现的次数
    8. for(auto e:words)
    9. {
    10. hash1[e]++;
    11. }
    12. int len = words[0].size();
    13. int m = words.size();
    14. for(int i = 0;i//滑动窗口执行len次
    15. {
    16. unordered_mapint> hash2;//统计窗口内所有单词出现的次数
    17. for(int left=i,right=i,count=0;right+len<=s.size();right+=len)
    18. {
    19. //进窗口+维护count
    20. string in = s.substr(right,len);
    21. if(hash1.count(in) &&++hash2[in]<=hash1[in])
    22. {
    23. count++;
    24. }
    25. //判断
    26. if(right-left+1>len*m)
    27. {
    28. //出窗口+维护count
    29. string out = s.substr(left,len);
    30. if(hash1.count(out) &&hash2[out]--<=hash1[out])
    31. {
    32. count--;
    33. }
    34. left+=len;
    35. }
    36. //更新结果
    37. if(count==m)
    38. {
    39. ret.push_back(left);
    40. }
    41. }
    42. }
    43. return ret;
    44. }
    45. };

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_73142957/article/details/132663743