You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all starting indices of substring(s) in s that is a concatenation of each word in words exactly once and without any intervening characters.

For example, given:
s"barfoothefoobarman"
words["foo", "bar"]

You should return the indices: [0,9].
(order does not matter).

解法1:

  题目要求在给定一个字符串s和一个字符串数组words(有m个字符串,长度均为n)的条件下,找出s中所有“由words中全部字符串按任意顺序串联而成”的子串。

  需要用到两个哈希表,第一个存储words数组,key为每一个word,value为出现的次数(考虑到数组中可能会有相同的字符串);第二个哈希表用于存储当前遍历到的子串,value为已出现次数。从s的第一个字符开始遍历,按顺序找到长度为n的子串part,判断part是否在第一个哈希表中,以及当前已出现次数是否超过words数组中的数量,不满足条件的跳出循环并从s的下一个字符继续寻找。

  时间复杂度为 O(n2)。

public class Solution {
public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
if (s == null || words == null || words.length == 0) {
return res;
} HashMap<String, Integer> toFind = new HashMap<>();
for (String word : words) {
Integer k = toFind.containsKey(word) ? toFind.get(word) + 1 : 1;
toFind.put(word, k);
} int m = words.length, n = words[0].length();
HashMap<String, Integer> found = new HashMap<>();
for (int i = 0; i <= s.length() - m * n; i++) {
found.clear();
int j = i;
for (; j < i + m * n; j += n) {
String part = s.substring(j, j + n);
Integer a = toFind.get(part);
Integer b = found.get(part);
if (a == null || (b != null && a <= b)) {
break;
}
found.put(part, b == null ? 1 : ++b);
}
if (j == i + m * n) {
res.add(i);
}
} return res;
}
}

解法2:

  仔细研究上面的解法,会发现其中有很多多余的步骤。例如,s="abcdefghijklmn",n=3:第一次遍历从'a'开始,需要遍历"abc", "edf", "ghi"....;而第4次比较从'd'开始,又需要遍历"def", "ghi"....

  可以改变上面的思路,从一个字符一个字符遍历,变成一个单词一个单词遍历。将s按照word的长度n进行划分,如s长度为18,m=2,n=3,那么遍历的顺序为:第一次(0,3,6,9,12,15),第二次(1,4,7,10,13,16),第三次(2,5,8,11,14,17)。

  首先还是先将words中的单词存到哈希表toFind中。然后从0开始遍历,用left记录当前串联起来的子串的起始位置,curr表示当前的子串(长为n),哈希表found纪录目前串联子串中的每一个word情况。遍历时分以下几种情况:

  • curr在toFind中不存在,此时匹配中断,前面从left开始匹配到的都失效。因此,清空found,从下一个子串(curr+n)继续。
  • curr在toFind中存在,但在found中不存在,说明前面没有匹配到。因此,将curr记入found中,然后从下一个子串继续。
  • curr在toFind和found中都存在,并且found中的数量小于toFind中的数量。将found中的currz数量加一,然后从下一个子串继续。
  • curr在toFind和found中都存在,并且两者数量相同,此时再将curr记入found就超过数量限制了。因此,需要从left开始,找到最早出现的同curr相同的子串(设为dupl),并把dupl同之前的子串在found中的纪录删除,然后从left移到dupl的下一个子串,然后curr从curr的下一个子串继续。

  每次curr操作结束后,比较当前串联子串的长度是否与与words中所有word长度之和相等,相等则说明当前串联子串匹配成功,将left记入res中,然后从left的下一个子串继续进行。。。。

  当 i = 0 遍历完成时,清空found,然后从 i = 1 进行下一次循环。

  这个算法实现难度比较大,但是整体的时间复杂度为 O(n)。

public class Solution {
public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
if (s == null || words == null || words.length == 0) {
return res;
} HashMap<String, Integer> toFind = new HashMap<>();
for (String word : words) {
Integer k = toFind.containsKey(word) ? toFind.get(word) + 1 : 1;
toFind.put(word, k);
} int m = words.length, n = words[0].length();
HashMap<String, Integer> found = new HashMap<>();
for (int first = 0; first < n; first++) {
found.clear();
int left = first; // 当前串联字符串的起始位置
for (int curr = first; curr < s.length() && left <= s.length() - m * n; curr += n) {
String part = s.substring(curr, curr + n);
if (!toFind.containsKey(part)) { // 如果part不存在,清空found并从下一个位置开始
found.clear();
left = curr + n;
continue;
} if (!found.containsKey(part)) {
found.put(part, 1);
} else if (found.get(part) < toFind.get(part)) {
found.put(part, found.get(part) + 1);
} else {
// found和toFind中part数量相同,再添加就超出了,因此需要从left开始,
// 找到第一个part相同的子串,将其与之前的子串删去,再将其下一个字符串为起点。
while (!part.equals(s.substring(left, left + n))) {
Integer x = found.get(s.substring(left, left + n));
found.put(s.substring(left, left + n), x - 1);
left += n;
}
// 此处需要从found中删除left,再添加curr,但两者相同,故可抵消
left += n;
} // 如果当前串联子串的长度与数组长度相同,说明成功匹配了一个,
// 将其记录到res后,从left的下一个子串再继续
if (curr - left == (m - 1) * n) {
res.add(left);
Integer y = found.get(s.substring(left, left + n));
found.put(s.substring(left, left + n), y - 1);
left += n;
}
}
} return res;
}
}

[LeetCode] 30. Substring with Concatenation of All Words ☆☆☆的更多相关文章

  1. LeetCode - 30. Substring with Concatenation of All Words

    30. Substring with Concatenation of All Words Problem's Link --------------------------------------- ...

  2. [LeetCode] 30. Substring with Concatenation of All Words 解题思路 - Java

    You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all sta ...

  3. leetCode 30.Substring with Concatenation of All Words (words中全部子串相连) 解题思路和方法

    Substring with Concatenation of All Words You are given a string, s, and a list of words, words, tha ...

  4. [LeetCode] 30. Substring with Concatenation of All Words 串联所有单词的子串

    You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all sta ...

  5. Java [leetcode 30]Substring with Concatenation of All Words

    题目描述: You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find a ...

  6. [leetcode]30. Substring with Concatenation of All Words由所有单词连成的子串

    You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all sta ...

  7. LeetCode 30 Substring with Concatenation of All Words(确定包含所有子串的起始下标)

    题目链接: https://leetcode.com/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/?tab=Description   在字符 ...

  8. [Leetcode][Python]30: Substring with Concatenation of All Words

    # -*- coding: utf8 -*-'''__author__ = 'dabay.wang@gmail.com' 30: Substring with Concatenation of All ...

  9. LeetCode HashTable 30 Substring with Concatenation of All Words

    You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all sta ...

随机推荐

  1. 【转】React-Native 实现增量热更新的思路

    所谓热更新就是在不重新安装的前提下进行代码和资源的更新,相信在整个宇宙中还不存在觉得热更新不重要的程序猿. 增量热更新就更牛逼了,只需要把修改过和新增的代码和资源推送给用户下载即可,增量部分的代码和资 ...

  2. 《英文版c++语言程序设计》

    compatibility [kəm,pætɪ'bɪlɪtɪ] n.兼容 compatible [kəm'pætɪb(ə)l] adj. 兼容的:能共处的:可并立的 interdependent [ɪ ...

  3. 冲刺ing-2

    第二次Scrum冲刺 队员完成的任务 队员 完成任务 吴伟华 分配任务 蔺皓雯 编写博客,查阅资料 蔡晨旸 查阅资料 曾茜 暂无 鲁婧楠 暂无 杨池宇 暂无 成员遇到的问题 队员 问题 吴伟华 暂无 ...

  4. POJ 1971 Parallelogram Counting

    题目链接: http://poj.org/problem?id=1971 题意: 二维空间给n个任意三点不共线的坐标,问这些点能够组成多少个不同的平行四边形. 题解: 使用的平行四边形的判断条件:对角 ...

  5. 学习c++ofstream和ifstream

    定义数据流对象指针 对文件进行读写操作首先必须要定义一个数据流对象指针,数据流对象指针有三种类型,它们分别是: Ifstream:表示读取文件流,使用的时候必须包含头文件"ifstream& ...

  6. Java中的断言assert

    Java陷阱之assert关键字   一.概述   在C和C++语言中都有assert关键,表示断言. 在Java中,同样也有assert关键字,表示断言,用法和含义都差不多.   二.语法   在J ...

  7. Redis 请求应答模式和往返延时 Pipelining

    Redis是一个CS结构的TCP服务器,使用”请求-应答”的模式.,客户端发起一个请求是这样的步骤: 客户端发送一个请求给服务器,然后等待服务器的响应,一般客户端使用阻塞模式来等待服务器响应. 服务器 ...

  8. vscode如何用浏览器预览运行html文件

    1,打开vscode编辑器,点击编辑器主界面左上侧第五个小图标——‘扩展’按钮: 2,进入扩展搜索右拉框,在应用商店搜索框中输入“view in browser”会自动进行搜索 3,等待几秒钟时间,扩 ...

  9. delphi self 的使用

    delphi之self 在使用delphi的对象技术的时候,经常会看到一个词汇:self,它到底指的是什么呢? 我们还要从对象与类的关系谈起. 类是对将要创建的对象的性质的描述,是一种文档.这很重要: ...

  10. SQL的拼接语句在DELPHI中怎么写

    SQL 语句的拼接,关键点在于对引号的处理上. 在 delphi 的语法中,使用单引号做字符串的标志符.因此,当遇到 SQL 语句中字符串标识量编写的时候,需要用两个单引号来代替实际的引号. 举例: ...