Substring with Concatenation of All Words解题报告

本文介绍了一种使用C++实现的字符串子串匹配算法,通过创建映射表来快速查找指定子串在主字符串中的位置,提高了搜索效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

// Runtime:  564 ms

vector<int> findSubstring(string S, vector<string> &L) {
        int sLen = S.length();
        if (sLen == 0)    return vector<int>();
        int size = L.size();
        if (size == 0)    return vector<int>();
        int len = L[0].length();
        map<string, int> mp;//, map_dup;
        map<string, int>::iterator it;
        vector<int> ret;
        for (auto str : L){ mp[str]++; }
        for (int i = 0; i <= sLen - size * len; ++i){
            map<string, int> mp1;
            map<string, int>::iterator it1;
            string subs = S.substr(i, size * len);
            for (int j = 0; j < subs.length(); j += len){ mp1[subs.substr(j, len)]++; }
            if (mp1.size() != mp.size())    continue;
            bool flag = false;
            for (it = begin(mp), it1 = begin(mp1); it != end(mp) && it1 != end(mp1); ++it, ++it1){
                if (it->first != it1->first || it->second != it1->second){ flag = true; break; }
            }
            if (!flag){ ret.push_back(i); }
        }
        return ret;
    }


内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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