【30. 串联所有单词的子串】

来源：力扣（LeetCode）

描述：

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

方法 ：滑动窗口

思路

记 words 的长度为 m， words 中每个单词的长度为 n，s 的长度为 ls。首先需要将 s 划分为单词组，每个单词的大小均为 n （首尾除外）。这样的划分方法有 n 种，即先删去前 i （ i = 0 ∼ n − 1）个字母后，将剩下的字母进行划分，如果末尾有不到 n 个字母也删去。对这 n 种划分得到的单词数组分别使用滑动窗口对 words 进行类似于「字母异位词」的搜寻。

划分成单词组后，一个窗口包含 s 中前 m 个单词，用一个哈希表 differ 表示窗口中单词频次和 words 中单词频次之差。初始化 differ 时，出现在窗口中的单词，每出现一次，相应的值增加 1，出现在 words 中的单词，每出现一次，相应的值减少 1。然后将窗口右移，右侧会加入一个单词，左侧会移出一个单词，并对 differ 做相应的更新。窗口移动时，若出现 differ 中值不为 0 的键的数量为 0，则表示这个窗口中的单词频次和 words 中单词频次相同，窗口的左端点是一个待求的起始位置。划分的方法有 n 种，做 n 次滑动窗口后，即可找到所有的起始位置。

代码：

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string &s, vector<string> &words) {
        vector<int> res;
        int m = words.size(), n = words[0].size(), ls = s.size();
        for (int i = 0; i < n && i + m * n <= ls; ++i) {
            unordered_map<string, int> differ;
            for (int j = 0; j < m; ++j) {
                ++differ[s.substr(i + j * n, n)];
            }
            for (string &word: words) {
                if (--differ[word] == 0) {
                    differ.erase(word);
                }
            }
            for (int start = i; start < ls - m * n + 1; start += n) {
                if (start != i) {
                    string word = s.substr(start + (m - 1) * n, n);
                    if (++differ[word] == 0) {
                        differ.erase(word);
                    }
                    word = s.substr(start - n, n);
                    if (--differ[word] == 0) {
                        differ.erase(word);
                    }
                }
                if (differ.empty()) {
                    res.emplace_back(start);
                }
            }
        }
        return res;
    }
};

执行用时：56 ms, 在所有 C++ 提交中击败了72.93%的用户
内存消耗：33.1 MB, 在所有 C++ 提交中击败了34.82%的用户
author：LeetCode-Solution