LeetCode算法日记 - Day 8: 串联所有单词的子串、最小覆盖子串

目录

1.串联所有单词的子串

1.2 解法

1.3 代码实现

2.  最小覆盖子串

2.1 题目解析

2.2 解法

2.3 代码实现

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1.串联所有单词的子串

30. 串联所有单词的子串 - 力扣（LeetCode）

给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。

 s 中的 串联子串 是指一个包含  words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。

• 例如，如果 words = ["ab","cd","ef"]， 那么 "abcdef"， "abefcd"，"cdabef"， "cdefab"，"efabcd"， 和 "efcdab" 都是串联子串。 "acdbef" 不是串联子串，因为他不是任何 words 排列的连接。

返回所有串联子串在 s 中的开始索引。你可以以 任意顺序 返回答案。

示例 1：

输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
输出：[0,9]
解释：因为 words.length == 2 同时 words[i].length == 3，连接的子字符串的长度必须为 6。
子串 "barfoo" 开始位置是 0。它是 words 中以 ["bar","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "foobar" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["foo","bar"] 顺序排列的连接。
输出顺序无关紧要。返回 [9,0] 也是可以的。

示例 2：

输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出：[]
解释：因为 words.length == 4 并且 words[i].length == 4，所以串联子串的长度必须为 16。
s 中没有子串长度为 16 并且等于 words 的任何顺序排列的连接。
所以我们返回一个空数组。

示例 3：

输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出：[6,9,12]
解释：因为 words.length == 3 并且 words[i].length == 3，所以串联子串的长度必须为 9。
子串 "foobarthe" 开始位置是 6。它是 words 中以 ["foo","bar","the"] 顺序排列的连接。
子串 "barthefoo" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["bar","the","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "thefoobar" 开始位置是 12。它是 words 中以 ["the","foo","bar"] 顺序排列的连接。

1.1 题目解析

这道题可以类比于 438.找到字符串中所有字母的异位词，只不过这道题里，需要把字母换成子串。这个还有区别于 438 的地方是，438 是通过 for 循环里嵌套 while 循环来决定 起点 (也就是修改左指针位置)，而这类则是通过 for 循环来决定起点。

1.2 解法

解法类似于 找到字符串中所有字母的异位词

i）定义两个 hash 表，一个用来存 words，一个用来存字符串 s

ii）进入循环，定义有效子串数量 count。

iii）进窗口：进窗口时后先进行 hash2.get(in)<=hash1.getOrDefault(in,0) 来判断是否为有效字符串。如果有效则使 count++，反之则 count 不变。

iiii）判断：ight-left+1>len*m，len 为单个词长度，m 为词的数量。通过限制窗口大小，来达成滑动窗口内都是该 words 的子串的数量。

iiiii）出窗口：出窗口前 hash2.get(out)<=hash1.getOrDefault(out,0) 来判断出窗口是否为有效子串。如果有效则使 count++，反之则 count 不变。

iiiiii）返回结果：当 count == m 时，则代表该窗口内都是 words 的子串。

1.3 代码实现

class Solution {public List<Integer> findSubstring(String s, String[] pp) {List<Integer> ret = new ArrayList<Integer>();Map<String,Integer> hash1 = new HashMap<String,Integer>();for(String p : pp){hash1.put(p, hash1.getOrDefault(p,0)+1);}int len = pp[0].length(), m = pp.length;for(int i = 0;i<len;i++){Map<String,Integer> hash2 = new HashMap<String,Integer>();//left 和 right 是在 s 上操作的for(int left = i,right = i,count = 0 ;right+len<=s.length();right+=len){String in = s.substring(right,right+len);hash2.put(in,hash2.getOrDefault(in,0)+1);if(hash2.get(in)<=hash1.getOrDefault(in,0)){count++;}if(right-left+1>len*m){String out = s.substring(left,left+len);if(hash2.get(out)<=hash1.getOrDefault(out,0)){count--;}hash2.put(out,hash2.get(out)-1);left+=len;}if(count==m){ret.add(left);}}}return ret;}
}

2.  最小覆盖子串

 76. 最小覆盖子串 - 力扣（LeetCode）

给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 "" 。

注意：

• 对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
• 如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。

示例 1：

输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出："BANC"
解释：最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。

示例 2：

输入：s = "a", t = "a"
输出："a"
解释：整个字符串 s 是最小覆盖子串。

示例 3:

输入: s = "a", t = "aa"
输出: ""
解释: t 中两个字符 'a' 均应包含在 s 的子串中，
因此没有符合条件的子字符串，返回空字符串。

2.1 题目解析

这道题与之前所讲的滑动窗口不同，以往更新结果都是在判断后更新，而这次是在判断内更新结果。这道题因为涉及到每个单词都有可能重复，所以我们再用数量来判断就不合理了。因此我们需要判断字母的种类，窗口内的单个字母数量要等于字符串中单个字母的数量，才能进行种类加1。

这里的更新结果与之前有所不同，需要定一个 min_len 和 begin 来辅助返回结果，定义 kinds 来记录子串字符种类，count 来记录是否达到最小子串。

2.2 解法

i）先把字符串转成字符数组

ii）对 hash 表进行初始化，记录最小子串需要的字母种类和次数

iii）定义 min_len, begin, count, kinds 用来记录结果返回，定义双指针并进入 for 循环

iiii）进窗口：进窗口后判断 ++hash2[s[right]] == hash1[s[right]]，如果成立则使 count++，这代表了完成子串其一的字符种类和数量

iiiii）判断：判断 count == kinds，如果成立则代表打成子串的要求，更新 min_len, begin 用来返回结果。

iiiiii）出窗口：出窗口前判断 hash2[s[left]]--==hash1[s[left]]，如果成立 count--，反之则不变

iiiiiii）返回结果

2.3 代码实现

class Solution {public String minWindow(String ss, String tt) {char[] s = ss.toCharArray();char[] t = tt.toCharArray();int[] hash1 = new int[128];int kinds = 0;for(char ch : t){if(hash1[ch]++ == 0){kinds++;}}int[] hash2 = new int[128];int min_len = Integer.MAX_VALUE,begin = -1;for(int left =0,right = 0,count =0;right<s.length;right++){if(++hash2[s[right]] == hash1[s[right]]){count++;}while(count == kinds){//更新结果if(right-left+1 < min_len){min_len = right-left+1;begin = left;}if(hash2[s[left]]--==hash1[s[left]]){count--;}left++;}}if(begin == -1){return new String();}return ss.substring(begin,begin+min_len);}
}