LeetCode 第30题：串联所有单词的子串

合集 - 算法笔记(41)

1.LeetCode 第10题：正则表达式匹配02-092.LeetCode 第1题：两数之和02-073.LeetCode 第2题：两数相加02-074.LeetCode 第3题：无重复字符的最长子串02-075.LeetCode 第4题：寻找两个正序数组的中位数02-086.LeetCode 第8题：字符串转换整数 (atoi)02-097.LeetCode 第7题：整数反转02-098.LeetCode 第6题：Z字形变换02-099.LeetCode 第5题：最长回文子串02-0810.LeetCode 第9题：回文数02-0911.LeetCode 第11题：盛最多水的容器02-1012.LeetCode 第12题：整数转罗马数字02-1013.LeetCode 第13题：罗马数字转整数02-1014.LeetCode 第14题：最长公共前缀02-1115.LeetCode 第15题：三数之和02-1116.LeetCode 第16题：最接近的三数之和02-1117.LeetCode 第17题：电话号码的字母组合02-1118.LeetCode 第18题：四数之和02-1119.LeetCode 第19题：删除链表的倒数第N个结点02-1220.LeetCode 第20题：有效的括号02-1321.LeetCode 第21题：合并两个有序链表02-1322.LeetCode 第22题：括号生成02-1323.LeetCode 第23题：合并K个升序链表02-1324.LeetCode 第24题：两两交换链表中的节点02-1525.LeetCode 第25题：K 个一组翻转链表02-1526.LeetCode 第26题：删除有序数组中的重复项02-1527.LeetCode 第27题：移除元素02-1528.LeetCode 第28题：找出字符串中第一个匹配项的下标02-1629.LeetCode 第29题：两数相除02-16

30.LeetCode 第30题：串联所有单词的子串02-16

31.LeetCode 第31题：下一个排列02-1632.LeetCode 第32题：最长有效括号02-1733.LeetCode 第33题：搜索旋转排序数组02-1734.LeetCode 第34题：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置02-1835.LeetCode 第35题：搜索插入位置02-1836.LeetCode 第36题：有效的数独02-1937.LeetCode 第37题：解数独02-1938.LeetCode 第38题：外观数列02-2039.LeetCode 第39题：组合总和02-2040.LeetCode 第40题：组合总和 II02-2441.LeetCode 第41题：缺失的第一个正数02-24

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LeetCode 第30题：串联所有单词的子串

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。

难度

困难

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示例

示例 1：

输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
输出：[0,9]
解释：串联子串的起始位置为：
- 0："barfoo" 是 ["bar","foo"] 的串联
- 9："foobar" 是 ["foo","bar"] 的串联

示例 2：

输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出：[]
解释：不存在串联子串

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

解题思路

方法：滑动窗口 + 哈希表

这是一道综合性的字符串处理题目，需要结合滑动窗口和哈希表来解决。

关键点：

1. 所有单词长度相同，这是一个重要的条件
2. 需要考虑所有可能的起始位置
3. 使用哈希表记录单词出现次数

具体步骤：

1. 预处理：统计words中每个单词的出现次数
2. 滑动窗口：遍历所有可能的起始位置
3. 验证过程：检查当前窗口中的单词是否符合要求

图解思路

滑动窗口过程表

步骤	窗口内容	单词分割	状态	说明
初始状态	"barfoo"	["bar","foo"]	有效	找到第一个有效位置 0
移动窗口	"arfoot"	["arf","oot"]	无效	不是有效的单词组合
继续移动	"foobar"	["foo","bar"]	有效	找到第二个有效位置 9

哈希表状态分析

阶段	目标哈希表	当前哈希表	匹配状态
初始化		{}	未开始
第一次匹配			完全匹配
中间状态			不匹配
第二次匹配			完全匹配

代码实现

public class Solution {
    public IList<int> FindSubstring(string s, string[] words) {
        List<int> result = new List<int>();
        if (string.IsNullOrEmpty(s) || words == null || words.Length == 0) {
            return result;
        }
      
        Dictionary<string, int> wordCount = new Dictionary<string, int>();
        foreach (string word in words) {
            if (!wordCount.ContainsKey(word)) {
                wordCount[word] = 0;
            }
            wordCount[word]++;
        }
      
        int wordLength = words[0].Length;
        int totalLength = wordLength * words.Length;
      
        for (int i = 0; i <= s.Length - totalLength; i++) {
            Dictionary<string, int> seenWords = new Dictionary<string, int>();
            int j;
          
            for (j = 0; j < words.Length; j++) {
                int startPos = i + j * wordLength;
                string currentWord = s.Substring(startPos, wordLength);
              
                if (!wordCount.ContainsKey(currentWord)) {
                    break;
                }
              
                if (!seenWords.ContainsKey(currentWord)) {
                    seenWords[currentWord] = 0;
                }
                seenWords[currentWord]++;
              
                if (seenWords[currentWord] > wordCount[currentWord]) {
                    break;
                }
            }
          
            if (j == words.Length) {
                result.Add(i);
            }
        }
      
        return result;
    }
}

执行结果

• 执行用时：276 ms
• 内存消耗：45.8 MB

代码亮点

1. 🎯 使用哈希表高效统计单词频率
2. 💡 滑动窗口优化时间复杂度
3. 🔍 精确的单词匹配逻辑
4. 🎨 清晰的代码结构和变量命名

常见错误分析

1. 🚫 没有处理空字符串或空数组的情况
2. 🚫 忘记检查单词长度是否相同
3. 🚫 哈希表比较逻辑错误
4. 🚫 子串长度计算错误

解法对比

解法	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
暴力匹配	O(n * m * k)	O(m * k)	实现简单	效率低
滑动窗口	O(n * k)	O(m)	效率较高	实现复杂
优化滑动窗口	O(n)	O(m)	效率最高	需要额外空间

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