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题目描述
给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。
异位词 指由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。
示例 1:
输入: s = "cbaebabacd", p = "abc"
输出: [0,6]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。
起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。
示例 2:
输入: s = "abab", p = "ab"
输出: [0,1,2]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
提示:
1 <= s.length, p.length <= 3 * 104s和p仅包含小写字母
解题思路-滑动窗口
代码
class Solution {
public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
int lens = s.length();
int lenp = p.length();
List<Integer> list = new ArrayList<>();
if (lens < lenp) {
return list;
}
int[] counts = new int[26];
int[] countp = new int[26];
for (int i = 0; i < lenp; i++) {
++counts[s.charAt(i) - 'a'];
++countp[p.charAt(i) - 'a'];
}
if (Arrays.equals(counts, countp)) {
list.add(0);
}
for (int i = 0; i < lens - lenp; i++) {
--counts[s.charAt(i) - 'a'];
++counts[s.charAt(i + lenp) - 'a'];
if (Arrays.equals(counts, countp)) {
list.add(i + 1);
}
}
return list;
}
}
复杂度
-
时间复杂度：O(m+(n−m)×Σ)，其中 n 为字符串 s 的长度，m 为字符串 p 的长度，Σ 为所有可能的字符数。我们需要 O(m) 来统计字符串 p 中每种字母的数量；需要 O(m) 来初始化滑动窗口；需要判断 n−m+1 个滑动窗口中每种字母的数量是否与字符串 p 中每种字母的数量相同，每次判断需要 O(Σ) 。因为 s 和 p 仅包含小写字母，所以 Σ=26。
-
空间复杂度：O(Σ)。用于存储字符串 p 和滑动窗口中每种字母的数量。
代码(优化的滑动窗口)
class Solution {
//优化后的滑动窗口
public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
int lens = s.length();
int lenp = p.length();
List<Integer> list = new ArrayList<>();
if (lens < lenp) {
return list;
}
int[] counts = new int[26];
int diff = 0;
for (int i = 0; i < lenp; i++) {
++counts[s.charAt(i) - 'a'];
--counts[p.charAt(i) - 'a'];
}
for (int i = 0; i < 26; i++) {
if (counts[i] != 0) {
diff++;
}
}
if (diff == 0) {
list.add(0);
}
for (int i = 0; i < lens - lenp; i++) {
if (counts[s.charAt(i) - 'a'] == 1) {
diff--;
} else if (counts[s.charAt(i) - 'a'] == 0) {
diff++;
}
--counts[s.charAt(i) - 'a'];
if (counts[s.charAt(i + lenp) - 'a'] == -1) {
diff--;
} else if (counts[s.charAt(i + lenp) - 'a'] == 0) {
diff++;
}
++counts[s.charAt(i + lenp) - 'a'];
if (diff == 0) {
list.add(i + 1);
}
}
return list;
}
}
复杂度
-
时间复杂度：O(n+m+Σ)，其中 n 为字符串 s 的长度，m 为字符串 p 的长度，其中Σ 为所有可能的字符数。我们需要 O(m) 来统计字符串 p 中每种字母的数量；需要 O(m) 来初始化滑动窗口；需要 O(Σ) 来初始化 differ；需要 O(n−m) 来滑动窗口并判断窗口内每种字母的数量是否与字符串 p 中每种字母的数量相同，每次判断需要 O(1) 。因为 s 和 p 仅包含小写字母，所以 Σ=26。
-
空间复杂度：O(Σ)。用于存储滑动窗口和字符串 p 中每种字母数量的差。