30. Substring with Concatenation of All Words

题目

You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all starting indices of substring(s) in s that is a concatenation of each word in words exactly once and without any intervening characters.

For example, given:
s: "barfoothefoobarman"
words: ["foo", "bar"]

You should return the indices: [0,9].
(order does not matter).

分析

这道题真的恶心到我了。一个下午都没写出来。不过后来弄出来之后又觉得异常简单。
思路:由words可知最终组成的子串的长度,枚举子串的开头,依次判断是否符合规则即可。

实现一

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words){
        vector<int> ans;
        int wl=words[0].size(), sl=s.size(), n=words.size();
        unordered_map<string, int> dict;
        for(int i=0; i<n; i++)
            dict[words[i]]++;
        
        unordered_map<string, int> times;
        for(int left=0; left+wl*n<=sl; left++){
            //init
            bool valid = true;
            for(int i=left; i<left+wl*n; i+=wl){
                string str = s.substr(i, wl);
                if(!dict.count(str)){
                    times.clear();
                    valid = false;
                    break;
                }
                times[str]++;
            }
            if(!valid) continue;
            
            //valid?
            for(int i=0; i<n; i++){
                if(times.count(words[i])==0 || dict[words[i]]!=times[words[i]]){
                    valid=false;
                    break;
                }
            }
            if(valid){
                ans.push_back(left);
            }
            
            //next
            times.clear();
        }
        return ans;
    }
};

思考一

提交成功后发现所有选手的运行时间的分布有两个明显的驼峰,而我的方法在后一个驼峰。所以考虑还有更好的算法。原算法的复杂度为O(slwln)思考后发现如果假设s是由与words中字符串长度相等的子串组成的话,会简单很多。那么可以根据words中字符串的长度wl来将答案分为wl类,这样可以将复杂度降为O(sl/wlwln)=O(sl*n)。而在每一组中,以wl为间隔枚举开头,并且在计算下一组的状态时,可以通过“掉前一组的头,加上这一组的尾”来实现。

实现二

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
        vector<int> ans;
        int wl=words[0].size(), sl=s.size(), n=words.size();
        unordered_map<string, int> dict;
        for(int i=0; i<n; i++)
            dict[words[i]]++;
        
        for(int group=0; group<wl; group++){
            unordered_map<string, int> times;
            for(int count=0, left=group; left+n*wl<=sl; left+=wl){
                for(int i=left+count*wl; count<n && i+wl<=sl; i+=wl){
                    string str = s.substr(i, wl);
                    times[str]++;
                    count++;
                }
                if(count<n)
                    return ans;
                
                bool valid=true; 
                for(int i=0; i<n; i++){
                    if(times.count(words[i])==0 || dict[words[i]]!=times[words[i]]) {
                        valid=false;
                        break;
                    }
                }
                if(valid){
                    ans.push_back(left);
                }
                string str=s.substr(left, wl);
                times[str]--;
                count--;
                
            }
        }
        return ans;
    }
};

思考二

果然改变算法之后进入了第一梯队,开心。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,445评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,889评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,047评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,760评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,745评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,638评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,011评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,669评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,923评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,655评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,740评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,406评论 4 320
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,995评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,961评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,023评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,483评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容