LeetCode 438. 找到字符串中所有字母异位词 | 滑动窗口与字符计数数组解法

news2025/5/23 17:54:10

文章目录

    • 问题描述
    • 核心思路:滑动窗口 + 字符计数数组
      • 1. 字符计数数组
      • 2. 滑动窗口
    • 算法步骤
    • 完整代码实现
    • 复杂度分析
    • 关键点总结
    • 类似问题

问题描述

给定两个字符串 sp,要求找到 s 中所有是 p 的**字母异位词(Anagram)**的子串的起始索引。
字母异位词是指由相同字母重新排列形成的字符串(包含相同的字母且每个字母出现的次数相同)。
例如:

  • 输入:s = "cbaebabacd", p = "abc"
    输出:[0, 6]
    解释:s 中从索引 0 开始的 "cba" 和索引 6 开始的 "bac" 均为 "abc" 的异位词。

核心思路:滑动窗口 + 字符计数数组

1. 字符计数数组

  • 核心思想:通过固定长度的数组(长度26,对应26个小写字母)记录字符串中每个字符的出现次数。
  • 比较机制:若两个字符串的字符计数数组相同,则它们是字母异位词。

2. 滑动窗口

  • 窗口初始化:在 s 中初始化一个长度为 p.length() 的窗口。
  • 窗口滑动:每次向右移动窗口,移除左边界字符的计数,增加右边界字符的计数。
  • 实时比较:每次滑动后检查当前窗口的计数数组是否与 p 的计数数组一致。

算法步骤

  1. 边界处理:若 s 的长度小于 pp 为空,直接返回空列表。
  2. 初始化计数数组
    • pCount:统计 p 中每个字符的出现次数。
    • sCount:统计 s 中初始窗口(前 p.length() 个字符)的出现次数。
  3. 初始窗口检查:若初始窗口的计数与 p 一致,记录索引 0
  4. 滑动窗口遍历
    • 窗口每次右移一位,更新左边界字符的计数(减少)和右边界字符的计数(增加)。
    • 每次更新后检查计数数组是否匹配,若匹配则记录当前窗口的起始索引。

完整代码实现

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class Solution {
    public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        int m = p.length();
        int n = s.length();
        
        // 边界条件处理
        if (m == 0 || n < m) {
            return result;
        }

        int[] pCount = new int[26]; // 记录p的字符计数
        int[] sCount = new int[26]; // 记录当前窗口的字符计数

        // 初始化p和s的初始窗口的字符计数
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            pCount[p.charAt(i) - 'a']++;
            sCount[s.charAt(i) - 'a']++;
        }

        // 检查初始窗口是否匹配
        if (Arrays.equals(pCount, sCount)) {
            result.add(0);
        }

        // 滑动窗口:每次移动一位,更新sCount并检查
        for (int i = 1; i <= n - m; i++) {
            // 移除左边界字符的计数
            int leftChar = s.charAt(i - 1);
            sCount[leftChar - 'a']--;

            // 添加右边界字符的计数
            int rightChar = s.charAt(i + m - 1);
            sCount[rightChar - 'a']++;

            // 检查当前窗口是否匹配
            if (Arrays.equals(pCount, sCount)) {
                result.add(i);
            }
        }

        return result;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度O(n),其中 n 是字符串 s 的长度。
    滑动窗口遍历 s 需要 O(n),每次窗口操作(更新计数和比较)的时间为常数。
  • 空间复杂度O(1),使用固定长度的两个长度为26的数组。

关键点总结

  1. 字符计数数组:利用数组索引映射字符,快速统计字符出现次数。
  2. 滑动窗口优化:避免每次重新计算整个子串的计数,通过动态更新窗口边界字符的计数保证高效性。
  3. 边界处理:注意字符串长度不足时的直接返回逻辑。

类似问题

  • LeetCode 567. 字符串的排列:判断 s2 是否包含 s1 的排列。
  • LeetCode 76. 最小覆盖子串:寻找覆盖目标字符的最短子串。

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