【滑动窗口】438. 找到字符串中所有字母异位词

本文介绍如何使用Python通过双指针和位图技术解决给定字符串s中的子串与目标字符串p的异位词查找问题,提供示例和详细代码实现。

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438. 找到字符串中所有字母异位词

给定两个字符串 s 和 p,找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。

异位词 指由相同字母重排列形成的字符串(包括相同的字符串)。

示例 1:

输入: s = "cbaebabacd", p = "abc"
输出: [0,6]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。
起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。

示例 2:

输入: s = "abab", p = "ab"
输出: [0,1,2]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。

提示:

1 <= s.length, p.length <= 3 * 104
s 和 p 仅包含小写字母

题解:

class Solution {
    public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        // 使用双指针+位图
        int n = s.length();
        int m = p.length();
        // 
        if (m > n) {
            return new ArrayList<>();
        }
        // p 在位图中的位置
        int[] needs = new int[26];
        for (int i=0;i<m;i++) {
            needs[p.charAt(i) - 'a']++;
        }
        // 使用窗口滑动 s
        int start = 0;
        int end = 0;
        int[] matched = new int[26]; // 窗口
        // 先比较前m个字符
        while (end < m) {
            matched[s.charAt(end)-'a']++;
            end++;
        }
        if (same(needs, matched)) {
            result.add(start);
        }
        while (start<n && end<n) {
            // 滑动窗口
            matched[s.charAt(start)-'a']--;
            matched[s.charAt(end)-'a']++;
            start++;
            end++;
            if (same(needs, matched)) {
                result.add(start);
            }
        }
        return result;
    }

    public boolean same(int[] needs, int[] matched) {
        for (int i=0;i<needs.length;i++) {
            if (needs[i] != matched[i]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}
### 寻找字符串中所有字母异位词算法 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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