LeetCode 438 567 对照详解一套滑动窗口模板彻底讲透“固定长度窗口 计数数组 count维护”摘要很多人把 LeetCode 438 和 567 当成两道题分开记其实完全没必要。它们本质上是同一个固定长度滑动窗口模型真正难点只在一个地方count如何维护以及为什么出窗口必须“先判后减”。这篇文章就把这两题放在一起一次讲透。LeetCode 438. 找到字符串中所有字母异位词和LeetCode 567. 字符串的排列是两道极其相似的题。很多人会觉得它们是两道不同题但实际上它们的核心思路几乎一模一样都是在大串里找一个长度固定的窗口都是在判断这个窗口是否和目标串字符频次一致都可以用“计数数组 滑动窗口 count 维护有效字符数”来解决两题真正的区别只有一个438要把所有合法窗口的起点都记录下来567只要发现一个合法窗口就立刻返回true这篇文章就把这两题放在一起讲清楚重点解决下面几个常见疑问为什么这两题本质上是同一个模型count到底在统计什么为什么“进窗口先加后判出窗口先判后减”为什么这个顺序一旦写反就会出 bug这两题代码到底该怎么统一记忆目录文章目录LeetCode 438 567 对照详解一套滑动窗口模板彻底讲透“固定长度窗口 计数数组 count维护”摘要目录一、先看两道题分别在问什么LeetCode 438找到字符串中所有字母异位词LeetCode 567字符串的排列二、这两题本质上是同一题三、为什么一定是“固定长度滑动窗口”1. 长度相同2. 字符种类与数量完全相同四、统一建模两个计数数组1. need2. window五、进一步优化为什么要引入 count六、count 到底在统计什么例子 1例子 2七、进窗口时为什么是“先加后判”八、出窗口时为什么是“先判后减”九、最容易翻车的地方为什么顺序写反会错十、用一个经典反例说明 bugs aaab, p ab错误逻辑会怎么出问题十一、所以这类题的万能口诀就是进窗口出窗口十二、LeetCode 438 标准代码详细注释版十三、LeetCode 567 标准代码详细注释版十四、把 438 和 567 放在一起看差别到底只有哪一点438567所以这两题的本质区别就是十五、这两题能不能直接比较两个数组而不用 count十六、统一模板版写法十七、复杂度分析时间复杂度空间复杂度十八、面试高频追问总结1. 为什么这两题可以用同一套模板2. count 到底统计什么3. 为什么 438 和 567 代码几乎一样4. 为什么出窗口必须先判后减5. 怎么快速记住这类题十九、学习路线总结第一步先理解固定长度窗口第二步理解两个计数数组第三步彻底理解 count第四步记住状态维护顺序第五步分清两题唯一差别二十、结语一、先看两道题分别在问什么LeetCode 438找到字符串中所有字母异位词给定字符串s和p要求找出s中所有是p的字母异位词的子串起始下标。例如scbaebabacdpabc输出[0,6]因为s[0..2] cba是abc的异位词s[6..8] bac也是abc的异位词LeetCode 567字符串的排列给定字符串s1和s2判断s2中是否包含s1的某个排列。例如s1abs2eidbaooo输出true因为s2中包含ba它是ab的一个排列。二、这两题本质上是同一题把两道题抽象一下会发现它们都在做同一件事在大字符串中寻找长度等于目标串长度的窗口判断该窗口的字符频次是否和目标串一致。也就是说目标串长度固定窗口长度固定窗口不断右移每次判断当前窗口是否“匹配目标串的字符需求”所以它们实际上是同一个固定长度滑动窗口模型。三、为什么一定是“固定长度滑动窗口”这是两题最根本的共同点。如果一个字符串是另一个字符串的字母异位词那么它们一定满足1. 长度相同例如abc和cba长度都为 3。2. 字符种类与数量完全相同只是顺序不同。所以在大串中找异位词/排列时根本不需要考虑任意长度窗口而只需要考虑长度等于目标串长度的窗口这就是为什么这两题都天然适合固定长度滑动窗口。四、统一建模两个计数数组这两题都可以定义两个数组1.need记录目标串中每个字符需要多少个。2.window记录当前窗口中每个字符出现多少个。例如paab那么need[a]2need[b]1当窗口中字符统计刚好和need一致时说明当前窗口就是一个合法答案。五、进一步优化为什么要引入count最直接的做法是每次窗口滑动后都比较一次need和window是否完全相等因为字符集只有 26 个小写字母这样其实也能过。但更常见、也更适合面试表达的方式是用一个count来维护当前窗口中“已经有效匹配上的字符总数”这样每次就不用反复比较两个数组了。六、count到底在统计什么这是这套模板最容易理解错的地方。count统计的不是匹配了多少种字符而是匹配了多少个字符举个例子。例子 1pabc如果当前窗口是abx那么a有效b有效x无效所以count2例子 2paab如果当前窗口是aab那么两个a都有效一个b有效所以count3注意这里不是 2而是 3。因为count统计的是有效字符总数不是字符种类数。七、进窗口时为什么是“先加后判”假设当前右指针加入了一个字符c。正确写法是window[c];if(window[c]need[c]){count;}为什么因为判断的是这个字符加入窗口之后它是否仍然处于需求范围内。如果加入后没有超标那说明这次加入的是一个有效字符于是count。所以进窗口的正确顺序是先加桶再判断要不要 count这可以记成一句话进窗口先加后判八、出窗口时为什么是“先判后减”假设当前左边要移出一个字符c。正确写法是if(window[c]need[c]){count--;}window[c]--;为什么因为判断的是这个字符离开窗口之前它是否正在为count作贡献。如果离开前它是有效字符那么它离开后count就必须减 1。但如果它离开前其实是“多余字符”那它本来就没在贡献count自然不能减。所以出窗口的正确顺序是先判断要不要 count–再减桶这可以记成一句话出窗口先判后减九、最容易翻车的地方为什么顺序写反会错这个 bug 非常经典。假设错误写法是window[c]--;if(window[c]need[c]){count--;}问题在于某个字符原本可能是“多余的”它移出后桶值刚好回到合法区间于是程序误以为“移出去的是有效字符”错误地执行了count--但实际上从“超标”减到“刚好合法”说明移出去的是多余字符它本来就没有给count作贡献。所以这种写法会把count维护错。十、用一个经典反例说明 bugs aaab, p ab目标需求a:1b:1窗口长度m2正确答案是[2]因为ab是合法异位词窗口。错误逻辑会怎么出问题当窗口从aab收缩为ab时移出去的是一个“多余的 a”。这个a本来就不该影响count。但如果写成window[a]--;if(window[a]need[a]){count--;}那么原本window[a] 2移出后变成11 1成立程序就错误执行了count--结果合法窗口ab被错判掉。十一、所以这类题的万能口诀就是对于这种“固定长度窗口 count维护有效字符数”的题务必记住进窗口先加后判出窗口先判后减也就是进window再判断 count出先判断 count--再 window--这句口诀对于438和567都通用。十二、LeetCode 438 标准代码详细注释版importjava.util.*;classSolution{publicListIntegerfindAnagrams(Strings,Stringp){ListIntegerresnewArrayList();intmp.length();// need 记录目标串 p 的字符需求int[]neednewint[26];for(charc:p.toCharArray()){need[c-a];}// window 记录当前滑动窗口中的字符统计int[]windownewint[26];intleft0;intcount0;// right 作为窗口右边界不断扩张for(intright0;rights.length();right){intidxRs.charAt(right)-a;// 进窗口先加桶window[idxR];// 如果加入后该字符仍在需求范围内说明它是有效字符if(window[idxR]need[idxR]){count;}// 保证窗口长度不超过 mif(right-left1m){intidxLs.charAt(left)-a;// 出窗口先判断这个字符离开前是否有效if(window[idxL]need[idxL]){count--;}// 再真正移出窗口window[idxL]--;left;}// 如果有效字符总数刚好等于 m// 说明当前长度为 m 的窗口完全匹配 pif(countm){res.add(left);}}returnres;}}十三、LeetCode 567 标准代码详细注释版这题和 438 唯一的区别就是438把所有合法窗口的起点收集起来567只要找到一个合法窗口立刻返回trueclassSolution{publicbooleancheckInclusion(Strings1,Strings2){intms1.length();// 如果目标串比原串还长不可能存在排列if(ms2.length())returnfalse;int[]neednewint[26];for(charc:s1.toCharArray()){need[c-a];}int[]windownewint[26];intleft0;intcount0;for(intright0;rights2.length();right){intidxRs2.charAt(right)-a;// 进窗口先加后判window[idxR];if(window[idxR]need[idxR]){count;}// 保证窗口长度不超过 mif(right-left1m){intidxLs2.charAt(left)-a;// 出窗口先判后减if(window[idxL]need[idxL]){count--;}window[idxL]--;left;}// 只要发现一个合法窗口就返回 trueif(countm){returntrue;}}returnfalse;}}十四、把 438 和 567 放在一起看差别到底只有哪一点其实模板完全一样唯一差别就在最后一步。438找到合法窗口后res.add(left);因为要记录所有答案。567找到合法窗口后returntrue;因为只要存在一个就行。所以这两题的本质区别就是438求所有567求是否存在这也是为什么很多刷题经验里会把这两题当作“同模板题”。十五、这两题能不能直接比较两个数组而不用count可以。例如每次窗口长度等于m时直接比较Arrays.equals(need,window)也能做出来而且因为数组长度固定为 26时间也不算大。不过如果是从“模板”和“面试表达”的角度来看count写法更值得掌握因为它更有迁移性后面很多滑动窗口题都能复用这套思维。十六、统一模板版写法如果只想记一个最核心的模板可以记成下面这样。int[]neednewint[26];int[]windownewint[26];intleft0,count0;for(intright0;rights.length();right){intidxRs.charAt(right)-a;// 进窗口先加后判window[idxR];if(window[idxR]need[idxR]){count;}// 超长就收缩if(right-left1targetLen){intidxLs.charAt(left)-a;// 出窗口先判后减if(window[idxL]need[idxL]){count--;}window[idxL]--;left;}// 判断当前窗口是否满足条件if(counttargetLen){// 438记录答案// 567直接返回 true}}这就是这两题共同的核心模板。十七、复杂度分析两题复杂度完全一样。时间复杂度右指针从左到右扫描一遍左指针也只会单调右移所以总时间复杂度是O(n)其中n是大串长度。空间复杂度只用了若干长度为 26 的数组O(1)因为字符集固定。十八、面试高频追问总结1. 为什么这两题可以用同一套模板因为它们本质都是“固定长度窗口中判断字符频次是否匹配目标串”。2.count到底统计什么统计的是“窗口中有效匹配的字符总数”不是字符种类数。3. 为什么 438 和 567 代码几乎一样因为它们的判断条件和窗口维护方式完全一致只是最终返回结果不同。4. 为什么出窗口必须先判后减因为要判断的是字符离开窗口之前是否有效而不是离开之后是否落回合法区间。5. 怎么快速记住这类题记住这句就够了进窗口先加后判出窗口先判后减。十九、学习路线总结真正掌握这两题建议按下面顺序理解第一步先理解固定长度窗口因为异位词/排列一定和目标串长度相同。第二步理解两个计数数组need表示目标需求window表示当前窗口第三步彻底理解count它维护的是已经匹配上的字符总数。第四步记住状态维护顺序这是最关键、也最容易翻车的地方进窗口先加后判出窗口先判后减第五步分清两题唯一差别438记录所有起点567找到一个就返回二十、结语LeetCode 438和LeetCode 567是非常适合放在一起学习的两道题。它们看起来题意不同但本质是同一个滑动窗口模型的两个变体。真正值得掌握的不是死记某一份代码而是下面这套统一思维目标串给出字符需求固定长度窗口在大串中滑动window维护窗口字符统计count维护有效字符总数进窗口先加后判出窗口先判后减只要这套框架真正吃透后面再遇到很多固定窗口类字符串题都会轻松很多。