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☆打卡算法☆LeetCode 30、串联所有单词的子串 算法解析

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恬静的小魔龙
发布2022-08-07 09:57:12
1750
发布2022-08-07 09:57:12
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文章被收录于专栏:Unity3DUnity3D
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。

代码语言:javascript
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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。
代码语言:javascript
复制
示例 2:
输入: s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出: []
代码语言:javascript
复制
示例 3:
输入:s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出:[6,9,12]

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:

代码语言:javascript
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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;
        }
    
    }
}
image.png
image.png

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。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2021-10-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、题目
    • 1、算法题目
      • 2、题目描述
      • 二、解题
        • 1、思路分析
          • 2、代码实现
            • 3、时间复杂度
            • 三、总结
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