Leetcode-串联所有单词的子串-Java

历经一个半小时终于看明白了，分享给需要的小伙伴

题目

难度：困难

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。

思路

采取两个滑动窗口：

外部窗口：

滑动是逐步进行的，每次向右移动一个字符的位置。它需要移动的大小就是字符串数组中的单个单词的长度，而不是整个需要检查的字符串的长度，剩下的后续的检查部分由我们的内部滑动窗口进行。

第一步：对起始点+单词长度*单词组个数（也就是拼接字符串的长度大小），范围进行单词录入到哈希表中，并记录出现频次。

第二步：遍历单词组，将单词组中的所有单词在哈希表检查更新，并对出现的频次-1（这里用到的思想是：对于一个切割等长的字符串得到的单词以及出现的频次，在需要由给出的单词组拼接到原来的字符串的话，那么它们的频次应当是相同的）。（为内部窗口滑动做好铺垫。）

内部滑动窗口：

第一步：就是对当前外部窗口进行检查，如果哈希表是空的，证明切割的单词和单词组中的出现频次是相同的，可以由单词组拼接得到，将下标记录到结果数组。

第二步：对窗口进行右移，每次移动的长度就是每个单词的长度，在哈希表中更新新的单词的出现频次，和减少离开的前一个单词的频次，对每一次操作的单词进行检查，如果出现频次是0，移出哈希表。（这里只对新加入的单词和离开的单词进行加减的原因：外部窗口已经经历过查询和与单词组进行比较了，这里只需要更新状态变化的单词即可，并对频次为0的单词进行删除，每次更新后对哈希表进行检查如果为空则判定为满足拼接条件，记录下标）

图解

代码

 public List findSubstring(String s, String[] words) {
//        30.串联所有单词的子串
        //滑动窗口
        List res = new ArrayList();// 存放结果
        int m = words.length, n = words[0].length(), ls = s.length();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i + m * n > ls) {
                //拼接后的单词的长度+i应当小于=ls
                break;
            }
            Map differ = new HashMap(); //
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                //对m*n范围内的单词长度n进行切割出来记录并计数
                String word = s.substring(i + j * n, i + (j + 1) * n);//寻找和字符串数组中相等长度n的字符
                differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) + 1);// 找到的字符串入表，并计数
            }
            for (String word : words) {
                //找出哈希表中有存在字符串数组words的单词并且计数减一，当等于0时，该单词出现的次数正好与words中的次数相同
                differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) - 1);
                if (differ.get(word) == 0) {
                    differ.remove(word);
                }
            }
            for (int start = i; start < ls - m * n + 1; start += n) {
                if (start != i) {
                    String word = s.substring(start + (m - 1) * n, start + m * n);//新进入窗口的单词
                    differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) + 1);
                    if (differ.get(word) == 0) {
                        differ.remove(word);
                    }
                    word = s.substring(start - n, start);
                    differ.put(word, differ.getOrDefault(word, 0) - 1);// 离开窗口的单词
                    if (differ.get(word) == 0) {
                        differ.remove(word);
                    }
                }
                if (differ.isEmpty()) {
                    //MAP中记录的切割的单词出现的频次和单词数组中的是一致的能够由其拼接得到，记录下标
                    res.add(start);
                }
            }
        }
        return res;
    }