先对words中的单词排列组合,然后对s滑窗操作;部分样例超时,代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
//dfs找出words所有组合,然后在s滑窗
//排除异常情况
int len=0;
for(auto w:words){
len+=w.size();
}
if(len==0 || s.size()==0 || len>s.size()) return {};
//排列组合words
set<string> s_words;
vector<int> indexs;
for(int i=0;i<words.size();i++){
indexs.push_back(i);
}
do{
string tmp="";
for(int i=0;i<indexs.size();i++){
tmp+=words[indexs[i]];
}
s_words.insert(tmp);
}while(next_permutation(indexs.begin(),indexs.end()));
//在s中滑窗寻找起始位置,O(m*n*k) m为s长度,n为s_words字符串个数,k为subs的长度;
vector<int> res;
for(int i=0;i<=s.length()-len;i++){
string subs=s.substr(i,len);
if(s_words.find(subs)!=s_words.end()){
res.push_back(i);
}
}
return res;
}
};
下面也超时,均执行至148/173
class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
//dfs找出words所有组合,然后在s滑窗
//排除异常情况
int len=0;
for(auto w:words){
len+=w.size();
}
if(len==0 || s.size()==0 || len>s.size()) return {};
//排列组合words
set<string> s_words;
vector<int> indexs;
for(int i=0;i<words.size();i++){
indexs.push_back(i);
}
do{
string tmp="";
for(int i=0;i<indexs.size();i++){
tmp+=words[indexs[i]];
}
s_words.insert(tmp);
}while(next_permutation(indexs.begin(),indexs.end()));
//在s中滑窗寻找起始位置,O(m*n*k) m为s长度,n为s_words字符串个数,k为subs的长度;
vector<int> res;
for(int i=0;i<=s.length()-len;i++){
string subs=s.substr(i,len);
for(auto it=s_words.begin();it!=s_words.end();it++){
string tmp=*it;
int flag=1;
for(int j=0;j<len;j++){
if(tmp[j]!=subs[j]){
flag=0;break;
}
}
if(flag==1) {
res.push_back(i);break;
}
}
}
return res;
}
};
想办法对暴力算法进行提速,
以下为别人的提速方案,可行;
作者:Xdo
链接:https://leetcode-cn.com/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/solution/bao-li-suan-fa-jia-ru-qu-zhong-you-hua-10bei-ti-su/
思路就是,先把存在的字符串,放到 hashmap ,可以快速比较,然后每一个位置都进行匹配
但这里会有很多的重复计算,就可以使用一个小技巧,先计算目标串的每个字母的 ASCII 和,
然后和当前要匹配的字符串的每个字母的 ASCII 进行比较,如果不相等就不用进行下面的匹配过程了
class Solution {
public:
vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
vector<int> res;
if(words.size()<1 || s.size()<1 || s.size() < words[0].size()*words.size()) return res;
int wordLen = words[0].size(), lens = wordLen*words.size(), target = 0, cur = 0;
unordered_map<string,int> allWord;
for(auto& it:words){
allWord[it]++;
for(auto& i:it) target += i;
}
for(int i=0; i<lens; i++) cur += s[i];
// 先看当前字符串的 ASCII 码相加是否相等 方便去重
for(int i=0, j; i<=s.size()-lens; cur -= s[i], cur += s[lens + i++]){
// 快速去重
if(cur != target) continue;
// 确认一下,是否为真的匹配
unordered_map<string,int> tem(allWord);
for(j=i; j<i+lens; j+=wordLen)
if(tem[s.substr(j, wordLen)]-- == 0) break;
if(j == i+lens) res.push_back(i);
}
return res;
}
};