HashSet优化小技巧2–隐词窗和显词窗

30 Substring with Concatenation of All Words

题目:

给出一串字符串 s=“foobarbarthefoobarman”
和一个字典words = {"foo","bar","bar"}

  • 字典的特点:
    所有单词的长度一致,单词可以重复
  • 要求:
    找出s里面包含的特定字符串的起始位置,这个特定字符串,指的是满足以下条件:
    由字典里面的所有单词拼接起来的
    如words = {"foo","bar","bar"}, 那么 “foobarbar” 或者 “barfoobar” ...就是符合要求的子串
  • 注意事项:
    s的默认长度是单词的倍数(思考一下,如果不是,怎么办?)

思考

  • 怎么确定不仅匹配单词,而且匹配单词里面的数目呢? 【可以用HashMap来记录】
  • 词窗怎么选择? (这道题很容易就联想到直接套用leetcode 187 的那种长词窗的方法)
    【词窗会不会太长?会超时吗?里面的单词有没有规律?可不可以编码?】
  • 词窗怎么移动? 从哪里开始,到哪里结束? 能不能涵盖所有的情况?

思路

  • 这道题如果把词窗大小设置为 window_size = words.length * words[0].length(),

有以下缺点:
1. 词窗太长
2. 如果对里面的单词,每words[0].lenght()个进行编码,比较繁琐

  • 新思路:“隐”词窗 和 “显”词窗
    ** 隐词窗 ** = words.length * words[0].length(),
    但是我们只用一个 index来记录这个词窗的起点
    显词窗 = 单个单词的长度, ** window_size = words[0].length()
  1. 怎么样才能遍历所有情况?
  2. 如何移动词窗?有没有trick可以节省运算?
  3. 如何记录单词出现次数? 【用辅助的HashMap来记录单词以及词频,用count来记录匹配个数
  4. 要考虑到什么特殊情况? 【如果某一个单词出现的次数超过了字典中对应单词的词频,怎么处理】

解决方法

  • 词窗大小为一个单词的大小,从左往右移动,每次移动的间隔是wordlen

**范围是 : **

   for(int i=0; i<=s.length()-word_len; i++)  // 记得是 <=  这个地方很重要,不然会漏了所有可能的遍历情况
{
     for(int j=i; j<=s.length()-word_len; j++)  // 记得是 <=

     {
         int left = i;                                           // 用来记录符合要求的 “隐” 词窗的起点
         String currentStr = s.substring(j, j+wordlen);
         ...
     }
}

每次对currentStr进行如下检测:

  1. 如果词窗内的单词在词典内
    (1)如果helper里面没有记录过这个单词? --> helper.put(currentStr, 1) ,同时 count++
    (2)如果helper里面有这个单词 --> helper.put(currentStr, helper.get(currentStr)+1)
    记录了之后,超出map.get(currentStr)吗?
    超出了从隐形词窗的起点开始,不断更新隐形词窗的边界,直到 helper.get(currentStr)<= map.get(currentStr),
    过程中要不断更新 helper 和 count
    (3)找到了一个符合题目要求的解之后,要怎么移动“隐”词窗的边界?
    既然知道这是一个解,说明里面的都是符合条件的单词,我们只需要把隐词窗的边界移动一个wordlen的长度,去掉隐词窗最前面的那个word,更新helper和count即可。

  2. 如果词窗内的单词不在词典内那么前面所匹配到的一切都无效了,因为题目要求的是连续的拼接。


具体代码:见github
参考: http://yuanhsh.iteye.com/blog/2187543

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,117评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,328评论 1 293
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,839评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,007评论 0 206
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,384评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,629评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,880评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,593评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,313评论 1 243
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,575评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,066评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,392评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,052评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,082评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,844评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,662评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,575评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容