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题目描述

给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。

 s 中的 串联子串 是指一个包含  words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。

• 例如，如果 words = ["ab","cd","ef"]， 那么 "abcdef"， "abefcd"，"cdabef"， "cdefab"，"efabcd"， 和 "efcdab" 都是串联子串。 "acdbef" 不是串联子串，因为他不是任何 words 排列的连接。

返回所有串联子串在 s 中的开始索引。你可以以 任意顺序 返回答案。

示例 1：

输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
输出：[0,9]
解释：因为 words.length == 2 同时 words[i].length == 3，连接的子字符串的长度必须为 6。
子串 "barfoo" 开始位置是 0。它是 words 中以 ["bar","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "foobar" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["foo","bar"] 顺序排列的连接。
输出顺序无关紧要。返回 [9,0] 也是可以的。

示例 2：

输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出：[]
解释：因为 words.length == 4 并且 words[i].length == 4，所以串联子串的长度必须为 16。
s 中没有子串长度为 16 并且等于 words 的任何顺序排列的连接。
所以我们返回一个空数组。

示例 3：

输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出：[6,9,12]
解释：因为 words.length == 3 并且 words[i].length == 3，所以串联子串的长度必须为 9。
子串 "foobarthe" 开始位置是 6。它是 words 中以 ["foo","bar","the"] 顺序排列的连接。
子串 "barthefoo" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["bar","the","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "thefoobar" 开始位置是 12。它是 words 中以 ["the","foo","bar"] 顺序排列的连接。

提示：

• 1 <= s.length <= 104
• 1 <= words.length <= 5000
• 1 <= words[i].length <= 30
• words[i] 和 s 由小写英文字母组成

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思路一，暴力遍历，通过178/179

字典（字符串数组）里每个单词的长度是固定的，假设字典里有word_num个单词，每个单词的长度为word_size。那么我们的任务就是在s中找到所有长度为word_num*word_size的子串，判断这个子串能不能由字典里的单词串联起来（其中串联指的是words里面的任意一个排列的连接）。

这个方法的代码比较好写，先用一个哈希表存放字典中每个单词出现的次数。每次判断子串时再创键一个新表，遍历word_num个单词，若某个单词在旧表中没有出现过或者是新表出现次数比旧表的多，就说明这个子串不符合条件。

实现代码：

class Solution {
public:unordered_map<string,int> mp;bool judge(string& s,int wordNumber,int wordLength,int begin)//单词个数，单词的字母个数{unordered_map<string,int> newMp;for(int i=begin;i<begin+wordNumber*wordLength;i+=wordLength){string temp=s.substr(i,wordLength);if(mp.find(temp)==mp.end()) return false;//字符串数组中没出现newMp[temp]++;if(newMp[temp]>mp[temp]) return false;//多出现了}return true;}vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {vector<int> ans;for(int i=0;i<words.size();i++){mp[words[i]]++;}int n=words.size(),m=words[0].size(),ls=s.length();int left=0,right=n*m;for(int i=0;i<=ls-n*m;i++){bool flag=judge(s,n,m,i);if(flag) ans.push_back(i);}return ans;}
};

思路二：哈希表+滑动窗口+类KMP思想，全部通过

我们学过kmp算法的都知道，在字符串匹配时（假设是在s串里寻找s1串），如果比较懂s为下标i，s1为下标j的位置时发现两个串暂时不相等，用BF算法的思想来说i要返回到i-j+1的位置，j要回到0的位置（这里假设下标从0开始），然后重新匹配。

但是按照kmp算法的思想来说，既然s1已经比到了下标  j  的位置，那么说明s1的前 j 个字符和s[i]的前j个字符是相等的，而如果s1的最前面 k 个字符和s[i]的前 k 个字符相等的话，i就不用回溯，而 j 只需要回溯到第 k+1 个位置就行。

总而言之，kmp算法最核心的思想就是保留了之前搜索时的信息，方便下一次搜索。

代码：

 

class Solution {
public:vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {vector<int> ans;int word_nums = words.size();int word_size = words[0].size();int ls = s.length();unordered_map<string, int> mp1;for (int i = 0; i < word_nums; i++)mp1[words[i]]++;for (int i = 0; i < word_size; i++){int k;unordered_map<string, int> mp2;bool flag = false;//表示同一个i下,上次匹配成功for (int j = i; j + word_nums * word_size <= ls; j += word_size){//从下标j开始的子串if (!flag) k = j;for (; k < j + word_nums * word_size; k += word_size){string temp = s.substr(k, word_size);if (mp1.find(temp) == mp1.end()) {//下标k之前（包括下标k）开始的子串都不用判断了j = k;//j=k+word_size;外层的循环j还会加一次word_size//之前存储的结果也作废了flag = false;mp2.clear();break;}else {mp2[temp]++;//重复次数过多时，从下表j开始就不行了//重复出现的子串是temp，所以只要从j开始寻找第一次出现temp的位置index，然后从index+word_size开始匹配if (mp2[temp] > mp1[temp]) {int index = j;string t = s.substr(index, word_size);while (t != temp) {index += word_size;mp2[t]--;t = s.substr(index, word_size);}j = index + word_size;//index+=word_size;外层循环会加一次word_sizemp2[temp]--;}}}//从j开始的子串完全匹配if (k == j + word_nums * word_size){ans.push_back(j);//移除从j开始的子串的第一个单词string t = s.substr(j, word_size);mp2[t]--;if (mp2[t] == 0) mp2.erase(t);//k += word_size;//只有一个单词没有匹配好，所以从k就从k+word_size开始flag = true;}}}return ans;}
};