【LeetCode Hot100】找到字符串中所有字母异位词 ，滑动窗口+数组，Java实现！图解+代码，小白也能秒懂！

💡 【LeetCode Hot100】找到字符串中所有字母异位词 ，滑动窗口+数组，Java实现！图解+代码，小白也能秒懂！

✏️ 题目链接：找到字符串中所有字母异位词

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📌 题目描述

给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 字母异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。

字母异位词：由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。

示例：

输入：s = "cbaebabacd", p = "abc"
输出：[0, 6]
解释：
起始索引 0 的子串 "cba" 是 "abc" 的字母异位词。
起始索引 6 的子串 "bac" 是 "abc" 的字母异位词。

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🧠 解题思路

核心问题

如何在 s 中高效找到所有满足条件的子串？

方法：滑动窗口 + 数组统计法

1. 初始化：
   • 使用两个长度为 26 的数组 pCnt 和 sCnt，分别统计 p 和当前窗口中每个字符的出现次数。
2. 统计字符频率：
   • 遍历 p 和 s 的前 m 个字符，初始化 pCnt 和 sCnt。
3. 滑动窗口：
   • 从 m 开始遍历 s，每次移动窗口：
     • 移除左边界字符，更新 sCnt。
     • 添加右边界字符，更新 sCnt。
     • 如果 sCnt 和 pCnt 相等，说明当前窗口是 p 的字母异位词，记录起始索引。
4. 返回结果：所有满足条件的子串起始索引。

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🚀 代码实现

public static List<Integer> findAnagrams2(String s, String p) {
    int n = s.length(), m = p.length();
    List<Integer> res = new ArrayList<>();
    // 如果 s 的长度小于 p 的长度，直接返回空列表
    if (n < m) return res;

    // 初始化统计数组
    int[] pCnt = new int[26]; // 统计 p 中每个字符的频率
    int[] sCnt = new int[26]; // 统计当前窗口中每个字符的频率

    // 遍历 p 和 s 的前 m 个字符，初始化 pCnt 和 sCnt
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        pCnt[p.charAt(i) - 'a']++; // 统计 p 中字符的频率
        sCnt[s.charAt(i) - 'a']++; // 统计 s 中前 m 个字符的频率
    }

    // 如果初始窗口满足条件，记录起始索引 0
    if (Arrays.equals(sCnt, pCnt)) {
        res.add(0);
    }

    // 滑动窗口遍历
    for (int i = m; i < n; i++) {
        // 移除左边界字符
        sCnt[s.charAt(i - m) - 'a']--;
        // 添加右边界字符
        sCnt[s.charAt(i) - 'a']++;

        // 如果当前窗口满足条件，记录起始索引
        if (Arrays.equals(sCnt, pCnt)) {
            res.add(i - m + 1);
        }
    }

    return res;
}

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🎨 图解滑动窗口

示例：

s = "cbaebabacd"
p = "abc"

步骤1：初始化

• pCnt = [1, 1, 1, 0, 0, ...]（a:1, b:1, c:1）
• sCnt = [1, 1, 1, 0, 0, ...]（c:1, b:1, a:1）
• res = [0]（初始窗口满足条件）

步骤2：滑动窗口

• 窗口右移：
  • 移除 c，添加 e → sCnt = [1, 1, 0, 0, 1, ...]
  • 移除 b，添加 b → sCnt = [1, 1, 0, 0, 1, ...]
  • 移除 a，添加 a → sCnt = [1, 1, 0, 0, 1, ...]
  • 移除 e，添加 b → sCnt = [1, 2, 0, 0, 0, ...]
  • 移除 b，添加 a → sCnt = [2, 1, 0, 0, 0, ...]
  • 移除 a，添加 c → sCnt = [1, 1, 1, 0, 0, ...]（满足条件）
    • 添加索引 6 到 res。

最终结果：

res = [0, 6]

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💡 复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)
  • 只需遍历字符串一次。
• 空间复杂度：O(1)
  • 使用固定大小的数组。

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🌟 总结

• 核心思想：通过滑动窗口动态维护字符频率，利用数组快速比较窗口是否满足条件。
• 适用场景：字符串匹配、子串问题。

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