30. 串联所有单词的子串

30. 串联所有单词的子串

原始题目链接：https://leetcode.cn/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/

给定一个字符串 s 和一些 长度相同 的单词 words 。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。

注意子串要与 words 中的单词完全匹配，中间不能有其他字符 ，但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。

示例 1：

输入：s = “barfoothefoobarman”, words = [“foo”,“bar”]
输出：[0,9]
解释：
从索引 0 和 9 开始的子串分别是 “barfoo” 和 “foobar” 。
输出的顺序不重要, [9,0] 也是有效答案。
示例 2：

输入：s = “wordgoodgoodgoodbestword”, words = [“word”,“good”,“best”,“word”]
输出：[]
示例 3：

输入：s = “barfoofoobarthefoobarman”, words = [“bar”,“foo”,“the”]
输出：[6,9,12]

解题思路：

在s中以窗口大小开始查找words的单词是否都包含在内，是连续的并且都用完。

代码实现：

class Solution:
    def findSubstring(self, s: str, words: List[str]) -> List[int]:
        # 统计words里的单词及其个数
        words_dict = {
    }
        for word in words:
            words_dict[word] = words_dict.get(word, 0) + 1

        # words的单词长度，题目说明是每个单词长度是一样的
        word_len = len(words[0])
        # 窗口长度:单词个数 * 单词长度
        windows_len = len(words) * word_len
        # 给定的字符串长度
        s_len = len(s)
        ans = []

        # 以窗口的大小为单位，在字符串s中查找，i是每个窗口的起点
        for i in range(s_len - windows_len + 1):
            # 每次都要用到统计的字典，并且需要减掉个数验证是否满足题目要求
            # 所以用words_dict的浅复制，循环使用，等号是引用指向同一个内存地址
            # deepcopy是深复制，父对象独立，子对象不变，并且需要导入import copy
            temp_dict = words_dict.copy()
            # j是每个窗口一个单词的终点
            j = i + word_len
            
            # 如果s中的字符串找到了words中的一个单词，并且字典中的计数还大于0的话（表示还没用完）
            while s[j - word_len : j] in temp_dict and temp_dict[s[j - word_len : j]] > 0:
                # 当前用过的单词的计数减1
                temp_dict[s[j - word_len : j]] -= 1
                # 开始下一个单词位置
                j += word_len
            
            # 如果以i为起点并且窗口内的单词都在words_dict中，那么符合条件
            if sum(temp_dict.values()) == 0:
                ans.append(i)
        
        return ans

参考文献：
https://leetcode.cn/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/solution/san-chong-fang-fa-zhu-jian-you-hua-by-hardcandy/