告诉我我的Anagram子串问题的代码有什么问题

Anagram子串问题是一个经典的字符串处理问题，其目标是找出一个字符串中所有的Anagram子串。Anagram是指由相同字母重新排列而成的单词或短语。

在解决这个问题的代码中可能存在以下问题：

时间复杂度：如果直接使用暴力法来解决，即对每个子串进行排序并与目标字符串进行比较，时间复杂度将会非常高。可以考虑使用更高效的算法来解决，例如使用滑动窗口和哈希表的方法。
子串生成：在解决Anagram子串问题时，需要生成所有可能的子串。可以使用滑动窗口的方法来生成子串，通过移动窗口的起始位置和结束位置来得到不同长度的子串。
判断Anagram：对于每个生成的子串，需要判断其是否为Anagram。可以使用哈希表来记录目标字符串中每个字符的出现次数，并与当前子串进行比较。如果两者的哈希表相同，则说明它们是Anagram。
优化：在处理Anagram子串问题时，可以考虑一些优化措施，例如使用位运算来表示字符出现次数，使用滑动窗口的方法来避免重复计算等。

下面是一个示例的Python代码，用于解决Anagram子串问题：

from collections import Counter

def findAnagrams(s, p):
    result = []
    p_counter = Counter(p)
    s_counter = Counter(s[:len(p)-1])

    for i in range(len(p)-1, len(s)):
        s_counter[s[i]] += 1
        if s_counter == p_counter:
            result.append(i-len(p)+1)
        s_counter[s[i-len(p)+1]] -= 1
        if s_counter[s[i-len(p)+1]] == 0:
            del s_counter[s[i-len(p)+1]]

    return result

# 示例用法
s = "cbaebabacd"
p = "abc"
result = findAnagrams(s, p)
print(result)

在这个示例代码中，我们使用了滑动窗口和哈希表的方法来解决Anagram子串问题。首先，我们使用Counter类来创建目标字符串p的哈希表p_counter。然后，我们使用Counter类来创建初始窗口的哈希表s_counter，该窗口的长度为len(p)-1。接下来，我们通过移动窗口的起始位置和结束位置，不断更新s_counter，并与p_counter进行比较。如果两者相同，则说明当前子串是Anagram，将其起始位置添加到结果列表中。最后，返回结果列表。

这是一个简单的解决方案，可以在大多数情况下有效地解决Anagram子串问题。然而，具体的解决方案可能因实际需求和问题规模而有所不同。如果需要更高效的解决方案，可以考虑使用更复杂的数据结构和算法。