438. 找到字符串中所有字母异位词

本文介绍了一种解决字符串匹配问题的有效方法——滑动窗口法。通过定义两个指针表示窗口边界,动态调整窗口大小来查找目标字符串的所有异位词。文章详细解释了算法原理,包括如何更新窗口内字符计数、判断窗口是否满足条件以及如何处理窗口超长情况。

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给定一个字符串 和一个非空字符串 p,找到 中所有是 的字母异位词的子串,返回这些子串的起始索引。

字符串只包含小写英文字母,并且字符串 和 的长度都不超过 20100。

 

滑动窗口的一个例子,值得思考借鉴,源码来自LeetCode评论区。。。

class Solution {
    public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
        /**
        滑动窗口法, 定义两个指针lo和hi表示窗口的左端和右端, 一个counter=p.length作为指示
        从右端开始右滑, 遇到一个p内的字符就将counter减1, 如果counter变为0判断窗口是否满足要求
        一旦窗口大小等于p的长度, 需要删去左端点字符, 删去时需要考虑是否要将counter加1
        **/
        List<Integer> ret = new ArrayList<>();
        int m = s.length();
        int n = p.length();
        if(s.length() < p.length()) return ret;
        int[] map = new int[26];
        for(char ch : p.toCharArray())
            map[ch-'a']++;
        
        int counter = p.length();  // 指示条件, 如果counter被减为0需要判断窗口内的字符是否满足要求
        int lo = 0, hi = 0;
        char[] ss = s.toCharArray();
        
        while(hi < m) {
            // 每次都要向右移动一次hi, 如果hi对应的字符出现次数大于等于1说明该字符在p中, 将counter减1 
            if (map[ss[hi]-'a']-- >= 1)
                counter--;
            hi++;
            // 如果counter减为0, 将左端点index加入返回值
            if (counter == 0)
                ret.add(lo);
            // 如果hi-lo == p.length说明窗口大小超出限制, 需要将lo右移一位同时判断lo对应的字符是否在p中并决定是否对counter加1
            if (hi-lo == n) {
                // 只有当lo对应的字符个数大于等于0才说明lo对应的字符属于p, 否则其对应值应为负值
                if(map[ss[lo]-'a']++ >= 0) 
                    counter++;
                lo++;
            }
        }
        return ret;
    }
}

 

### 寻找字符串中所有字母异位词的算法 为了找到字符串 `s` 中所有字符串 `p` 的异位词,可以采用滑动窗口技术配合字符计数的方式。这种方法能够高效地解决问题并减少不必要的重复计算。 #### 滑动窗口与字符计数原理 创建两个长度为 26 的整型数组用于记录字符频率:一个用来存储目标字符串 `p` 的字符分布情况;另一个则动态更新当前窗口内的字符分布状况。当这两个数组完全一致时,则说明当前窗口内包含了 `p` 的一个异位词[^1]。 对于每一个可能成为新窗口起点的位置,在移动过程中仅需调整两端对应的字符频次即可完成整个窗口状态的同步更新操作,从而大大提高了效率[^2]。 #### 实现过程中的注意事项 - 初始化阶段要先处理好第一个完整的窗口; - 随着遍历逐步向右扩展窗口的同时也要记得及时收缩左侧边界以维持固定大小; - 使用标准库函数判断两数组是否相同可简化逻辑表达。 以下是 Python 版本的具体实现: ```python from collections import Counter def findAnagrams(s, p): result_indices = [] p_length = len(p) if not s or len(s) < p_length: return [] # 记录模式串P以及初始窗口T(即S前len(P)个字符)各字母出现次数 pattern_count = Counter(p) window_count = Counter(s[:p_length]) for i in range(len(s)-p_length+1): if pattern_count == window_count: result_indices.append(i) if i+p_length < len(s): # 更新窗口数据结构 window_count[s[i]] -= 1 if window_count[s[i]] <= 0: del window_count[s[i]] next_char = s[i + p_length] window_count[next_char] += 1 return result_indices ``` 此代码片段展示了如何利用Python内置的数据结构和特性来解决这个问题,并且保持了良好的性能表现[^4]。
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