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给定一个字符串 s 和一些 长度相同 的单词 words 。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
注意子串要与 words 中的单词完全匹配,中间不能有其他字符 ,但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。
示例 1:
输入:s = “barfoothefoobarman”, words = [“foo”,“bar”]
输出:[0,9]
解释:
从索引 0 和 9 开始的子串分别是 “barfoo” 和 “foobar” 。
输出的顺序不重要, [9,0] 也是有效答案。
示例 2:
输入:s = “wordgoodgoodgoodbestword”, words = [“word”,“good”,“best”,“word”]
输出:[]
示例 3:
输入:s = “barfoofoobarthefoobarman”, words = [“bar”,“foo”,“the”]
输出:[6,9,12]
提示:
1 <= s.length <= 104
s 由小写英文字母组成
1 <= words.length <= 5000
1 <= words[i].length <= 30
words[i] 由小写英文字母组成
class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
vector<int> ans;
int n=s.size(),m=words.size(),d=words[0].size();//其中d为单词长度
int len = 0;//words中所有word的长度之和,而m是words中word的个数
unordered_map<string,int> um;//单词和出现次数的哈希表
for(string word:words){
len+=word.size();
++um[word];
}
vector<unordered_map<string,int>> vu(d);//哈希表数组
for(int i=0;i<d&&i+len<=n;++i){
for(int j=i;j<i+len;j+=d){
string w=s.substr(j,d);
++vu[i][w];
}//初始化为滑动窗口做准备
if(vu[i]==um) ans.emplace_back(i);
}
for(int i=d;i+len<=n;++i){
int r=i%d;
string wa=s.substr(i-d,d),wb=s.substr(i+len-d,d);
if(--vu[r][wa]==0) vu[r].erase(wa);
++vu[r][wb];
if(vu[r]==um) ans.emplace_back(i);
}
return ans;
}
};
时间复杂度:O((d+m)∗n), 其中 n 表示字符串 s 的长度,d 是 words中单词的长度, m 是 words中单词的个数。
空间复杂度:O(L),其中 L 表示 words 数组中所有单词的长度之和
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