滑动窗口(6)_找到字符串中所有字母异位词
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1. 题目链接:
OJ链接:找到字符串中所有字母异位词
2. 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 * 104
s
和p
仅包含小写字母
3. 解法 :
解法一(暴力枚举) :
算法思路 :
1.用两个hash表分别存贮两个字符串,hash1存贮字符串s,hash2存贮字符串p
2.用两层循环取s中的p大小的字符串存入hash1中,然后与hash2进行比较
3.如果相等返回s取的子字符串的起始位置,不相等直接从下一个位置截取p大小的字符串继续比较
易错警示:
1. 在遍历字符串s时需要注意边界问题,如果当s的长度小于p时,还去s中取p长度的字符串就会导致越界访问,程序报错!
2. 如果刚开始字符串s就小于p,可以直接放回空vector,不需要处理!
代码展示 :
class Solution {bool check(int a[], int b[]){for(int i = 0; i < 26; i++)if(b[i] != a[i]) return false;return true;}
public:vector<int> findAnagrams(string s, string p) {vector<int> ret;int hash2[26] = {0};for(auto e : p) hash2[e - 'a']++;int slen = s.size();int plen = p.size();//如果s的长度小于p的长度直接返回空结果if(slen < plen) return ret;for(int i = 0; i <= s.size() - p.size(); i++)//确保不越界{int hash1[26] = {0};for(int j = 0; j < plen; j++)hash1[s[i + j] - 'a']++;if(check(hash1, hash2)) ret.push_back(i);}return ret;}
};
结果分析 :
其实这道题很出乎我的意料,我没想到两层循环的暴力也能解决,因为算法题暴力一般都解决不了.
但是我分析了一下题目给的范围我恍然大悟,题目两个字符串的长度都小于3*10^4,这个暴力算法两层遍历时间复杂度为O(N^2),总体数据级别为9*10^8 < 10^9,计算机能在1s中内完成,系统也就不会判定你超时,我们的check函数虽然也是遍历,但只遍历了26次,是常数级别,可以忽略不记,所以我们整体的代码顺利AC了这道题!
对暴力算法的反思与优化 :
这里对暴力算法的优化很简单,没错我们的老朋友滑动窗口:
还是和之前一样的思路,我们没有必要让j直接回来,我们可以让i直接++,这样就省去了多余的遍历
解法二(滑动窗口) :
算法思路 :
1. 因为字符串p的异位词的长度一定与字符串p的长度相同,所以我们可以在字符串s中构造一个长度与字符串p的长度相同的滑动窗口,并在滑动中维护窗口中每种字母的数量;
2. 当窗口中每种字母的数量与字符串p中每种字母的数量相同时,则说明当前窗口为字符串p的异位词;
3. 因此可以用两个大小为26的数组来模拟哈希表,一个来保存s中的字串每个字符出现的个数,另一个来保存p中每一个字符出现的个数.这样就能判断两个串是否是异位词.
图解流程 :
代码展示 :
class Solution {
public:vector<int> findAnagrams(string s, string p) {vector<int> ret;int n = p.size(), count = 0;int hash1[26] = {0}, hash2[26] = {0};for(auto ch : p) hash2[ch - 'a']++;for(int left = 0, right = 0; right < s.size(); right++){if(++hash1[s[right] - 'a'] <= hash2[s[right] - 'a']) count++;if(right- left + 1 > n){if(hash1[s[left++] - 'a']-- <= hash2[s[left - 1] - 'a']) count--;}if(count == n) ret.push_back(left);}return ret;}
};
结果分析 :
时间复杂度: O(N)
空间复杂度: O(1)
滑动窗口在这道题中是一种效率很高的解决方法.
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