Substring with Concatenation of All Words

本文介绍了一种用于高效匹配子串的算法,通过内外循环结合哈希表记录单词出现频率,确保在字符串中快速查找指定子串,显著提高了搜索效率。

内层循环为子串的长度,以单词的长度为单位增加;若不满足条件立即跳出,满足则继续匹配下一个,至找到整个子串;

外层循环为起点,截止条件为字符串的长度与子串长度的差,以1为单位自加。

用两个哈希表,分别记录输入单词,和每次循环遇到的单词,同时记录单词出现的频率

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string S, vector<string> &L) {
        int i=0, n=S.size(), m=L[0].size(), len=m*L.size();
        vector<int> res;
        unordered_map<string, int> mymap, t;
        for (int j=0; j<L.size(); j++) {
            mymap[L[j]]++;
        }
        int start=0;
        while (start<=n-len) {
            t.clear();
            int i=start;
            for (; i<start+len; i=i+m) {
                string cur=S.substr(i,m);
                if (mymap.find(cur)==mymap.end()) {
                    break;
                }else {
                    t[cur]++;
                    if (t[cur]>mymap[cur]) {
                        break;
                    }
                }
            }
            if (i==start+len) {
                res.push_back(start);
            }
            start++;
        }
        return res;
    }
};


当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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