Substring with Concatenation of All Words leetcode java

题目：

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

For example, given:
S: "barfoothefoobarman"
L: ["foo", "bar"]

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

 

题解：

我最开始做的是说把L里面给的串全排列放起来，看S包含不包含其中之一，包含的话反话其index。但是这个方法TLE了

代码：

 1    public static void swap(String[] str, int i, int j){  
 2         String temp = new String();  
 3         temp = str[i];  
 4         str[i] = str[j];  
 5         str[j] = temp; 
 6     } 
 7     
 8     public static void arrange (String[] L, int st, ArrayList<String> re){
 9         if (st == L.length - 1){
10             String temp = new String();
11             for (int i = 0; i < L.length; i ++){
12                 temp +=L[i];
13             }  
14             re.add(temp);
15         }else{
16             for (int i = st; i < L.length; i ++){  
17                 swap(L, st, i);  
18                 arrange(L, st + 1,re);  
19                 swap(L, st, i);  
20             }  
21         }  
22         return ;
23     }  
24     public static ArrayList<Integer> findSubstring(String S, String[] L) {
25         ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
26         ArrayList<String> possible = new ArrayList<String>();
27         arrange(L,0,possible);
28         
29         for(int j= 0; j<possible.size();j++){
30             if(S.contains(possible.get(j)))
31                 result.add(S.indexOf(possible.get(j)));     
32         }
33        
34         return result;
35     }

 更好的解法就是一种滑动窗口式的。我是参照了http://blog.csdn.net/linhuanmars/article/details/20342851的写法，他的写法目前速度最快。

 首先是先把所给的字典利用HashMap建一下，key存word，value存这个word出现的个数。

 因为每个单词长度一样，外层循序只许循环wordLen次，每次指针挪一次，每一次循环遍历整个字符串。

 内层循环每次遍历一个单词，把整个S字符串遍历检查。

 需要在每次大循环维护一个count，看是不是达到了给的字典字符串数量，同时维护一个index，是每个符合条件的字符串的起始index，需要存到返回结果中。

 为了能够检查是不是合格字符串，在这里维护一个curDict的HashMap。

 首先检查一个单词是不是在原始字典中出现，没出现的话说明这个单词肯定不符合标准，index指针指向下一个单词的起始点，计数器和curDict都要清零。

 如果这个单词在原始字典里出现过，用更新原始字典的方法更新curDict，如果这个单词出现的次数没有超过原始字典里记录的次数，那么count++，如果超过了，就需要挪动指针，并把超过的从curDict删掉。

 最后，如果count达到了L的length，说明找到了一个合格的字符串，那么将index存入返回结果res中，再把index挪到下一个单词处，更新curDict即可。

code ganker的讲解是这样的：

“

这道题看似比较复杂，其实思路和Longest Substring Without Repeating Characters差不多。因为那些单词是定长的，所以本质上和单一个字符一样。和Longest Substring Without Repeating Characters的 区别只在于我们需要维护一个字典，然后保证目前的串包含字典里面的单词有且仅有一次。思路仍然是维护一个窗口，如果当前单词在字典中，则继续移动窗口右 端，否则窗口左端可以跳到字符串下一个单词了。假设源字符串的长度为n，字典中单词的长度为l。因为不是一个字符，所以我们需要对源字符串所有长度为l的 子串进行判断。做法是i从0到l-1个字符开始，得到开始index分别为i, i+l, i+2*l, ...的长度为l的单词。这样就可以保证判断到所有的满足条件的串。因为每次扫描的时间复杂度是O(2*n/l)(每个单词不会被访问多于两次，一次是窗 口右端，一次是窗口左端)，总共扫描l次（i=0, ..., l-1)，所以总复杂度是O(2*n/l*l)=O(n)，是一个线性算法。空间复杂度是字典的大小，即O(m*l)，其中m是字典的单词数量。

”

代码部分我自己稍作了修改，主题思想与code ganker相同。

代码如下：

 1      public static ArrayList<Integer> findSubstring(String S, String[] L) { 
 2          ArrayList<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
 3          if(S==null||L==null||S.length()==0||L.length==0)
 4             return res;
 5          int wordLen = L[0].length();//same length for each word in dictionary
 6          
 7          //put given dictionary into hashmap with each word's count
 8          HashMap<String, Integer> dict = new HashMap<String, Integer>();
 9          for(String word: L){
10              if(!dict.containsKey(word))
11                 dict.put(word, 1);
12              else
13                 dict.put(word, dict.get(word) + 1);
14          }
15          
16          for(int i = 0; i < wordLen; i++){
17              int count = 0;
18              int index = i;//index of each startpoint
19              HashMap<String, Integer> curdict = new HashMap<String, Integer>();
20              //till the first letter of last word 
21              for(int j = i; j <= S.length() - wordLen; j += wordLen){
22                  String curWord = S.substring(j, j + wordLen);
23                  //check each word to tell if it existes in give dictionary
24                  if(!dict.containsKey(curWord)){
25                      curdict.clear();
26                      count = 0;
27                      index = j + wordLen;
28                  }else{
29                      //form current dictionary
30                      if(!curdict.containsKey(curWord))
31                         curdict.put(curWord, 1);
32                      else
33                         curdict.put(curWord, curdict.get(curWord) + 1);
34                      
35                      //count for current found word and check if it exceed given word count
36                      if(curdict.get(curWord) <= dict.get(curWord)){
37                          count++;
38                      }else{
39                          while(curdict.get(curWord) > dict.get(curWord)){
40                              String temp = S.substring(index, index + wordLen);
41                              curdict.put(temp, curdict.get(temp)-1);
42                              index = index + wordLen;//make index move next
43                          }
44                      }
45                      
46                      //put into res and move index point to nextword 
47                      //and update current dictionary as well as count num
48                      if(count == L.length){
49                          res.add(index);
50                          String temp = S.substring(index, index + wordLen);
51                          curdict.put(temp, curdict.get(temp)-1);
52                          index = index + wordLen;
53                          count--;
54                      }
55                  }
56              }//end for j
57          }//end for i
58           return res;
59         }