题目:
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 “barfoor” 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:[]
思路一(只能通过大部分,少部分超时):
首先将words的全排列,然后将每个排列都组成一个string放在一个vector(即ret_str)中然后将即ret_str中的元素一一在s串中循环寻找
思路二(通过率比前面的高,简单):
因为单词word的长度一样,所以可以截取s子串做成map,与words做成的map相比较,相等则为结果中的一个!!!
//map自动排序,并可去重,所以不能直接插入,得判断是否存在,存在则值+1 例如:输入"wordgoodgoodgoodbestword" 输出 [“word”,“good”,“best”,“word”]
思路三:优化思路二
每次在构造sub_map时,先检测是否在words_map中,不在则直接pass掉
思路一代码:
class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
//思路:首先将words的全排列的所有可能性放在一个vector(即ret_str)中然后将即ret_str中的元素一一在s串中循环寻找
vector<string> ret_str; //返回拼接完成后的所有情况
string temp_str;
vector<int> ret_temp, ret;
int temp;
//求出所有可能子串
full_prem(0, words, temp_str, ret_str);
//查找子串
for(vector<string>::iterator iter = ret_str.begin(); iter < ret_str.end(); iter++)
{
temp = s.find(*iter);
while(temp != -1)
{
ret_temp.push_back(temp);
temp = s.find(*iter, temp+1);
}
}
//最后去重
sort(ret_temp.begin(), ret_temp.end());
for(temp = 0; temp < ret_temp.size(); temp++)
{
if((temp == 0) || (ret_temp[temp-1] != ret_temp[temp]))
ret.push_back(ret_temp[temp]);
}
return ret;
}
private:
//前缀加后续
void full_prem(int i, vector<string>& words, string& temp, vector<string> &ret_str)
{
if(i == words.size()-1)
{
temp += words[i];
ret_str.push_back(temp);
}
else
{
for(int j = i; j < words.size(); j++)
{
int k = temp.length();
swap(words[i], words[j]);
temp += words[i];
full_prem(i+1, words, temp, ret_str);
swap(words[i], words[j]);
temp.erase(k); //注意要抹去的从k到最后的所有元素!!!
}
}
}
void swap(string &str1, string &str2){
string temp = str1;
str1 = str2;
str2 = temp;
}
};
思路二代码:
class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
if(s.length() == 0 || words.size() == 0 || words[0].length() * words.size() > s.length())
return {};
vector<int> ret;
map<string,int> words_map;
int i,j;
int words_len = words.size();
int one_word_len = words[0].length();
int all_words_len = one_word_len * (words.size());
for(i = 0; i < words_len; i++)
words_map[words[i]] += 1;
for(i = 0; i < s.length() - all_words_len + 1; i++)
{
map<string,int> sub_map;
for(j = 0; j < words_len; j++)
sub_map[s.substr(i+j*one_word_len, one_word_len)] += 1; //substr第二个参数是个数
if( equal(words_map.begin(), words_map.end(), sub_map.begin(), sub_map.end()) )
ret.push_back(i);
}
return ret;
}
};
思路三代码:
#if 1
//思路三:优化,每次在构造sub_map时,先检测是否在words_map中,不在则直接pass掉
class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
if(s.length() == 0 || words.size() == 0 || words[0].length() * words.size() > s.length())
return {};
vector<int> ret;
map<string,int> words_map;
int i,j;
int words_len = words.size();
int one_word_len = words[0].length();
int all_words_len = one_word_len * (words.size());
for(i = 0; i < words_len; i++)
words_map[words[i]] += 1;
for(i = 0; i < s.length() - all_words_len + 1; i++)
{
map<string,int> sub_map;
for(j = 0; j < words_len; j++)
{
string str_temp = s.substr(i+j*one_word_len, one_word_len);
if(words_map.find(str_temp) == words_map.end()) //表明不在words中
goto conti;
sub_map[str_temp] += 1; //substr第二个参数是个数
}
if( equal(words_map.begin(), words_map.end(), sub_map.begin(), sub_map.end()) )
ret.push_back(i);
conti: ;
}
return ret;
}
};
#endif