leetcode面试准备: Substring with Concatenation of All Words

leetcode面试准备: Substring with Concatenation of All Words

1 题目

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).

接口:

public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words)

2 思路

题意

找出可以连接成

words

里面单词的组合，输出子字符串的起始位置。

复杂度: Time :O(n) Space:O(n)

比较复杂的一题，首先是要明确用

滑块

的概念来解决，始终保持L集合中的字符串在滑块中都只出现了一次，当然设置一个总计数

count

，当

count

等于

L

集合长度时，即使找了一段符合要求的字符串。

需要用到的内存空间：

两张哈希表，一张

map

保存

L

集合中的单词，一张

curMap

用来保存当前滑块中的单词，key为单词，value为出现次数

count

计数，保存当前滑块中的单词总数

left

标记，记录滑块左起点

实现的步骤：

遍历一遍单词数组L集合，构造总单词表

map

以单词长度为步长

wlen

，遍历目标字符串

s

，如果当前单词

curStr

在总单词表

map

内，则进入步骤3；反之，则清空当前滑块单词表

curMap

，将

count

置零，将

left

移动到下一位置

当前滑块档次表中的相应单词计数加1，检查该单词的计数

curMap

是否小于等于总单词表

map

中该单词的总数，如果是，则将

count

计数加1，进入步骤5；反之，进入步骤4

根据左起点

left

收缩滑块，直到收缩到与当前单词相同的字符串片段，将其剔除之后，滑块的收缩工作完成

如果当前

count

计数等于单词集合长度

L.length

，记录下

left

左起点的位置后，将

left

右移，当前滑块中相应单词计数减1，总计数减1，继续循环

这里解释下步骤4中的收缩滑块，这是因为当前滑块中有单词的出现次数超过了额定的出现次数，那么就是需要收缩滑块来剔除这个单词，相当于是从滑块的左起点开始寻找该单词，找到之后，将该单词的右端点作为滑块新的左起点，这样就保证了滑块中所有单词都是小于等于额定出现次数，这样也保证了

count

计数的有效性。

遇到总单词表中不存在的单词的情况，在步骤2中已经说明，清空当前数据之后继续循环，也就是保证了滑块中是不会出现不存在单词表中的单词的。

最后，考虑最外圈循环，如果是从0开始作为滑块的初始起点，那么其实并没有遍历字符串中的所有可能子串，因为步长是单词长度，所以移动滑块的时候会跨过很多可能子串，所以要在外圈再加一层循环，这个循环的作用就是移动滑块的初始起点，所以循环次数就是单词的长度。

3 代码

public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
int slen = s.length();
int wlen = words[0].length();
List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
for (String word : words) {
if (map.containsKey(word)) {
map.put(word, map.get(word) + 1);
} else {
map.put(word, 1);
}
}

int range = slen - wlen;
for (int i = 0; i < wlen; i++) {
Map<String, Integer> curMap = new HashMap<String, Integer>();
int left = i, count = 0;
for (int j = i; j <= range; j += wlen) {
String curStr = s.substring(j, j + wlen);
if (map.containsKey(curStr)) {
if (curMap.containsKey(curStr)) {
curMap.put(curStr, curMap.get(curStr) + 1);
} else {
curMap.put(curStr, 1);
}
if (curMap.get(curStr) <= map.get(curStr)) {
count++;
} else { // todo
while (true) {
String tmp = s.substring(left, left + wlen);
left += wlen;
curMap.put(tmp, curMap.get(tmp) - 1);
if (tmp.equals(curStr)) {
break;
} else {
count--;
}
}
}
} else {
curMap.clear();
count = 0;
left = j + wlen;
}
if (count == words.length) {
res.add(left);
String tmp = s.substring(left, left + wlen);
curMap.put(tmp, curMap.get(tmp) - 1);
left += wlen;
count--;
}
}
}
return res;
}

4 总结

细节很多，自己纸上走一遍用例，可以明白。