LeetCode-30-串联所有单词的子串

题目

来源：LeetCode.

给定一个字符串 s 和一些 长度相同 的单词 words 。
找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
注意子串要与 words 中的单词完全匹配，中间不能有其他字符 ，但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。

示例 1：

输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
输出：[0,9]
解释：
从索引 0 和 9 开始的子串分别是 "barfoo" 和 "foobar" 。
输出的顺序不重要, [9,0] 也是有效答案。

示例 2：

输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出：[]

示例 3：

输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出：[6,9,12]

提示：

• $1<=s.length<=104$
• $s$ 由小写英文字母组成
• $1<=words.length<=5000$
• $1<=words[i].length<=30$
• $words[i]$ 由小写英文字母组成

接下来看一下解题思路：

思路：滑动窗口：

    因为单词长度是固定的，所以可以维护一个单词长度的窗口，在主串滑动查找匹配项。
    可以通过 $map$来记录，首先将单词以及出现的次数记录到$map$里，
    然后根据单词的大小依次从主串上截取单词长度的字符串，然后记录到 tmp_map 里；
    如果匹配，移动窗口右边界，并统计次数count++；
    如果不匹配，移动窗口左边界，count–; 。
    一次遍历完，如果$count$和单词数相等，就记录左边界的位置，即为匹配的初始位置；

public static List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    // 如果字符串或者单词有一个为空，直接返回
    if (s == null || words == null || s.length() <= 0 || words.length <= 0) {
        return list;
    }

    // 用于存储单词的 map
    HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(words.length);

    // 统计单词的数量，重复的累加
    for (String word : words) {
        // 如果字符串中不包含 单词，直接返回
        if (s.indexOf(word) < 0) {
            return list;
        }
        // map中保存每个单词，和它出现的次数
        map.put(word, map.getOrDefault(word, 0) + 1);
    }

    int one_word_len = words[0].length();
    int word_num = words.length;
    int words_len = one_word_len * word_num;

    // 主串s长度小于单词总和，返回空
    if (words_len > s.length()) {
        return list;
    }

    // 单词长度相等
    // 每次进行匹配的窗口大小为 words_len，每次后移一个单词长度，由左右窗口维持当前窗口位置
    for (int i = 0; i < one_word_len; ++i) {
        int left = i;
        int right = i;
        int count = 0;
        // 用于存放从字符串中取出的单词
        HashMap<String, Integer> tmp_map = new HashMap<>();
        // 右窗口不能超出主串长度
        while (right + one_word_len <= s.length()) {
            // 得到一个单词
            String w = s.substring(right, right + one_word_len);
            // 右窗口右移
            right += one_word_len;
            // words[]中没有这个单词，那么当前窗口肯定匹配失败，直接右移到这个单词后面
            if (!map.containsKey(w)) {
                left = right;
                // 符合要求的单词数清0
                count = 0;
                // 窗口内单词统计map清空，重新统计
                tmp_map.clear();
            } else {
                // 统计当前子串中这个单词出现的次数
                tmp_map.put(w, tmp_map.getOrDefault(w, 0) + 1);
                ++count;
                // 如果这个单词出现的次数大于words[]中它对应的次数
                while (tmp_map.getOrDefault(w, 0) > map.getOrDefault(w, 0)) {
                    String t_w = s.substring(left, left + one_word_len);
                    tmp_map.put(t_w, tmp_map.getOrDefault(t_w, 0) - 1);
                    // 符合的单词数减一
                    --count;
                    // 左窗口位置右移
                    left += one_word_len;
                }
                if (count == word_num) {
                    list.add(left);
                }
            }
        }
    }
    return list;
}