计算出第一个文本中包含第二个文本每个单词的最短文本

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本文介绍了一种用于计算两个字符串中特定单词出现位置的最短距离的算法。通过将长字符串和短字符串拆分为单词数组，并使用哈希映射来跟踪短字符串中单词的出现次数，该算法能够有效地找到所有匹配单词的最短距离。

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;

import org.junit.Test;

public class solution {
   @Test
   public void testFunc(){
       String longStr = "i have a dream i am a human you can have dream too";
       String shortStr = "i you am";
       int res = shortDistance(longStr, shortStr);
       System.out.println("res: "+res);

   }
//   计算出第一个文本中包含第二个文本每个单词的最短文本
   public int shortDistance(String longStr, String shortStr){
       String[] longArr = longStr.split("( ){1,}");
       String[] shortArr = shortStr.split("( ){1,}");
       HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String,Integer>();
       for(String ele:shortArr){
           if(map.containsKey(ele)){
               map.put(ele, map.get(ele)+1);
           }else{
               map.put(ele, null);
           }
       }
       int res=longArr.length+1;
       for(int i=0;i<longArr.length;i++){
           if (map.containsKey(longArr[i])) {
               map.put(longArr[i], i);
               Set<Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet();
               int minIndex=longArr.length;
               int maxIndex = -1;
               for(Entry<String, Integer> entry:entrySet){
                   Integer index = entry.getValue();
                   if (index==null) {
                       minIndex=longArr.length;
                       maxIndex = -1;
                       break;
                   }
                   if (index<minIndex) {
                       minIndex=index;
                   }
                   if (index>maxIndex) {
                       maxIndex = index;
                   }
               }
               res = Math.min(res, Math.abs(maxIndex-minIndex)+1);
           }
       }
       return res;
   }

}