☆打卡算法☆LeetCode 30、串联所有单词的子串 算法解析

推荐阅读

• CSDN主页
• GitHub开源地址
• Unity3D插件分享
• 简书地址
• 我的个人博客
• QQ群：1040082875

大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。

一、题目

1、算法题目

“给定一个单词数组，匹配另一个数组中是否存在这个单词数组中所有的串联单词，返回起始位置。”

题目链接：

来源：力扣（LeetCode）

链接：30. 串联所有单词的子串 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)

2、题目描述

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 "barfoo" 和 "foobar" 。
输出的顺序不重要, [9,0] 也是有效答案。

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
 

示例 2：
输入： s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出： []

  

 

  
1
  
2
  
3
 

示例 3：
输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出：[6,9,12]

  

 

  
1
  
2
  
3
 

二、解题

1、思路分析

这个题可以采用滑动窗口的思想解题。

因为单词长度是固定的，我们可以维护一个所有单词长度总和的长度队列。

然后在字符串中进行遍历查找。

2、代码实现

代码参考：

public class Solution {
    public IList<int> FindSubstring(string s, string[] words) {
        IList<int> result=new List<int>();
        //窗口宽度
        var wl=words[0].Count();
        var wc=words.Count();
        
        var wtl=wl*words.Count();
        //总长
        var sl=s.Count();
        
        for(int i=0;i<sl-wtl+1;i++){
            var t=s.Substring(i,wtl);
            //Test for whether these words can combine the substring
           if(Test(t)){
               result.Add(i);
           }
        }
        
        return result;
        bool Test(string ss){
            string[] temp=new string[wc];
            words.CopyTo(temp,0);
            for(int j=0;j<wc;j++){
                var w=ss.Substring(j*wl,wl);
                var flag=0;
                for(int k=0;k<wc;k++){
                    
                    if(temp[k]==w){
                        temp[k]="";
                        flag=1;
                        break;
                    }
                }
                if(flag==0) return false;
                
            }
            return true;
        }
    
    }
}

  

 

  
 
 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
  
17
  
18
  
19
  
20
  
21
  
22
  
23
  
24
  
25
  
26
  
27
  
28
  
29
  
30
  
31
  
32
  
33
  
34
  
35
  
36
  
37
  
38
  
39
  
40
  
41
  
42
 

3、时间复杂度

时间复杂度 ： O(n)

其中n代表单词长度。

空间复杂度： O(1)

只需要常数级个变量。

三、总结

代码还可以多加一些判断，让算法更加优化。

文章来源: itmonon.blog.csdn.net，作者：恬静的小魔龙，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：itmonon.blog.csdn.net/article/details/126039250