030串联所有单词并匹配

  1 #include "000库函数.h"
  2 
  3 //自解;
  4 //这道题 的突破口就是找到words的组合情况
  5 //然后将所有组合一一查找是否存在子串,还要对答案去重、查找相同子串不同位置出现!!!
  6 //超出时间限制^_^,悲催,做了一个小时
  7 class Solution {
  8 public:
  9     vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
 10         set<int> R;//可以对答案进行去重!
 11         vector<int>Res;
 12         vector<string>v;
 13         if (s.size() == 0)return Res;
 14         Permutation(v, words, 0, words.size() - 1);
 15         for (int i = 0; i < v.size(); ++i) {
 16             string sub;
 17             sub = v[i];
 18             int a = s.find(sub);
 19             while (a >= 0) {
 20                 R.insert(a);
 21                 if(a+1<s.size())
 22                     a = s.find(sub,a+1);//向后查找!!
 23             }            
 24         }
 25         Res.assign(R.begin(), R.end());
 26         return Res;
 27 
 28     }
 29 
 30 
 31     void swap(vector<string>& words, int k, int i) {
 32         string s;
 33         s = words[k];
 34         words[k] = words[i];
 35         words[i] = s;    
 36     }
 37 
 38     void Permutation(vector<string>&v, vector<string>&words,int k, int m)//使用递归对words进行全排列
 39     {
 40         if (k == m)
 41         {
 42             static int num = 1;  //局部静态变量,用来统计全排列的个数
 43             string s = "";
 44             for (int i = 0; i < words.size(); ++i)
 45                 s += words[i];
 46             v.push_back(s);
 47             cout << "" << num++ << "个排列为: " << v[v.size() - 1] << endl;
 48         }
 49         else
 50         {
 51             for (int i = k; i <= m; i++)
 52             {
 53                 swap(words, k,i);
 54                 Permutation(v,words,k+1, m);
 55                 swap(words, k, i);
 56             }
 57         }
 58     }
 59 
 60 
 61 };
 62 
 63 //博客答案
 64 //这道题我们需要用到两个哈希表,第一个哈希表先把所有的单词存进去,
 65 //然后从开头开始一个个遍历,停止条件为当剩余字符个数小于单词集里所有字符的长度。
 66 //这时候我们需要定义第二个哈希表,然后每次找出给定单词长度的子串,看其是否在第一个哈希表里,
 67 //如果没有,则break,如果有,则加入第二个哈希表,但相同的词只能出现一次,如果多了,也break。
 68 //如果正好匹配完给定单词集里所有的单词,则把i存入结果中,具体参见代码如下:
 69 //400ms
 70  
 71 class Solution {
 72 public:
 73     vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
 74         vector<int> res;
 75         if (s.empty() || words.empty()) return res;
 76         int n = words.size(), m = words[0].size();
 77         unordered_map<string, int> m1;
 78         for (auto &a : words) ++m1[a];//将单词存入哈希表中
 79         for (int i = 0; i <= (int)s.size() - n * m; ++i) {//大大减少了循环次数
 80             unordered_map<string, int> m2;
 81             int j = 0;
 82             for (j = 0; j < n; ++j) {
 83                 string t = s.substr(i + j * m, m);//从s的0位开始向后截取一个单词长度的子串
 84                 if (m1.find(t) == m1.end()) break;//未找到
 85                 ++m2[t];//
 86                 if (m2[t] > m1[t]) break;
 87             }
 88             if (j == n) res.push_back(i);
 89         }
 90         return res;
 91     }
 92 };
 93 
 94 //这道题还有一种O(n)时间复杂度的解法,设计思路非常巧妙,但是感觉很难想出来,博主目测还未到达这种水平。
 95 //这种方法不再是一个字符一个字符的遍历,而是一个词一个词的遍历,比如根据题目中的例子,字符串s的长度n为18,
 96 //words数组中有两个单词(cnt = 2),每个单词的长度len均为3,那么遍历的顺序为0,3,6,8,12,15,
 97 //然后偏移一个字符1,4,7,9,13,16,然后再偏移一个字符2,5,8,10,14,17,这样就可以把所有情况都遍历到,
 98 //我们还是先用一个哈希表m1来记录words里的所有词,然后我们从0开始遍历,用left来记录左边界的位置,
 99 //count表示当前已经匹配的单词的个数。然后我们一个单词一个单词的遍历,如果当前遍历的到的单词t在m1中存在,
100 //那么我们将其加入另一个哈希表m2中,如果在m2中个数小于等于m1中的个数,那么我们count自增1,如果大于了,
101 //那么需要做一些处理,比如下面这种情况, s = barfoofoo, words = { bar, foo, abc }, 我们给words中新加了一个abc,
102 //目的是为了遍历到barfoo不会停止,那么当遍历到第二foo的时候, m2[foo] = 2, 而此时m1[foo] = 1,这是后已经不连续了,
103 //所以我们要移动左边界left的位置,我们先把第一个词t1 = bar取出来,然后将m2[t1]自减1,如果此时m2[t1] < m1[t1]了,
104 //说明一个匹配没了,那么对应的count也要自减1,然后左边界加上个len,这样就可以了。如果某个时刻count和cnt相等了,
105 //说明我们成功匹配了一个位置,那么将当前左边界left存入结果res中,此时去掉最左边的一个词,同时count自减1,
106 //左边界右移len,继续匹配。如果我们匹配到一个不在m1中的词,那么说明跟前面已经断开了,我们重置m2,count为0,
107 //左边界left移到j + len,参见代码如下:
108 
109 
110 //此解法牛逼,80ms
111 
112 class Solution {
113 public:
114     vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
115         if (s.empty() || words.empty()) return {};
116         vector<int> res;
117         int n = s.size(), cnt = words.size(), len = words[0].size();
118         unordered_map<string, int> m1;
119         for (string w : words) ++m1[w];
120         for (int i = 0; i < len; ++i) {//总共一个单词的长度
121             int left = i, count = 0;//count
122             unordered_map<string, int> m2;
123             for (int j = i; j <= n - len; j += len) {//分为n/len个点位进行比较
124                 string t = s.substr(j, len);
125                 if (m1.count(t)) {
126                     ++m2[t];
127                     if (m2[t] <= m1[t]) {
128                         ++count;
129                     }
130                     else {
131                         while (m2[t] > m1[t]) {
132                             string t1 = s.substr(left, len);
133                             --m2[t1];
134                             if (m2[t1] < m1[t1]) --count;
135                             left += len;
136                         }
137                     }
138                     if (count == cnt) {//计数等于单词个数,说明匹配成功
139                         res.push_back(left);
140                         --m2[s.substr(left, len)];
141                         --count;
142                         left += len;
143                     }
144                 }
145                 else {
146                     m2.clear();
147                     count = 0;
148                     left = j + len;
149                 }
150             }
151         }
152         return res;
153     }
154 };
155 
156 void T030() {
157     string s = "foobarfoobar";
158     vector<string> words = { "foo", "bar" };
159     vector<int>Res;
160     Solution sol;
161     Res = sol.findSubstring(s, words);
162     for (auto i : Res)
163         cout << i << endl;
164        
165 }
原文地址:https://www.cnblogs.com/zzw1024/p/10537699.html