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题目解析
该题目的意思简而言之就是说,从s字符串中寻找与p字符串含有相同字符(次数和种类均相同)的子串,并且将他们的首字符下标集合进数组中进行返回。
滑动窗口解法(未优化版本)
分析完该题目可以发现,该题是一个大小不变的滑动窗口题目。窗口大小一直为p字符串的大小,并且我们出窗口和进窗口的大小是相同的,就相当于我们拿着一个窗口在s字符串上去滑动,直到我们找到合适的子串。
如以下动图所示:
代码如下(含详细注释)
// 该题是一个大小固定的滑动窗口题目
class Solution
{
public:
// 设计一个函数来检查两个哈希表是否相等
bool check_hash(int hash1[],int hash2[])
{
for(int i=0;i<26;i++)
if(hash1[i]!=hash2[i]) return false;
return true;
}
vector<int> findAnagrams(string s, string p)
{
int p_hash[26]={0};
int s_hash[26]={0};
int ns=s.size();
int np=p.size();
// 将p字符串中的字符插入到p_hash中
for(auto&e:p) p_hash[e-'a']++;
vector<int> ret;
for(int left=0,right=0;right<ns;right++)
{
// 直接将right对应位置字符进行入哈希表
char in=s[right];
s_hash[in-'a']++;
// 如果right-left+1>np说明已经超过我们滑动窗口的大小了
if(right-left+1>np)
{
// 直接从左边进行出窗口
char out=s[left++];
s_hash[out-'a']--;
}
// 检查是否符合条件(两个哈希表是否相等)
if(check_hash(s_hash,p_hash))
// 相等就把该字符串最左边字符的下标入ret数组中
ret.push_back(left);
}
return ret;
}
};
滑动窗口(优化版本)
该题只存放了小写字母,因此我们检查两个哈希表其实时间复杂度是非常低的,倘若存入的不止是小写字母,那么我们检查的这一步操作时间复杂度就会非常高,并且检查的这一步操作每一次滑动的时候我们都要进行检测,因此我们可以使用一个count来记录s_hash哈希表中有效字符(存在的字符是p_hash中的字符)的数量,进窗口的时候我们将count++,出窗口的时候我们将count--。文章来源:https://uudwc.com/A/Y66vO
代码如下(含详细注释)
// 优化版本
// 该题是一个大小固定的滑动窗口题目
class Solution
{
public:
vector<int> findAnagrams(string s, string p)
{
int p_hash[26]={0};
int s_hash[26]={0};
int ns=s.size();
int np=p.size();
// 将p字符串中的字符插入到p_hash中
for(auto&e:p) p_hash[e-'a']++;
vector<int> ret;
for(int left=0,right=0,count=0;right<ns;right++)
{
char in=s[right];
// 当前字符插入s_hash之后
// 如果s_hash中该字符对应的次数<=p_hash[in-'a']
// 说明若不是该字符次数在s_hash中的次数与p_hash中的次数一样
// 那就是插入之后还比p_hash中的次数少
// 无论哪种情况均能说明该字符存在于p_hash中 符合我们要找的字符
// 因此count++ 也就是统计的是s_hash中的有效字符数量
if(++s_hash[in-'a']<=p_hash[in-'a']) count++;
// 如果right-left+1>np说明已经超过我们滑动窗口的大小了
if(right-left+1>np)
{
char out=s[left++];
// 这一步同理上一步
// 当我们将该字符移除之前该字符次数在s_hash中小于p_hash
// 说明该字符是有效字符
// 就算该字符不是我们要的有效字符 仍然可以出窗口 只不过count不进行--操作罢了
if(s_hash[out-'a']--<=p_hash[out-'a']) count--;
}
// 如果此时count==np说明当前情况完全满足我们的要求 加入该结果即可
if(count==np)
ret.push_back(left);
}
return ret;
}
};
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