给你两个字符串 s1 和 s2 ,写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。如果是,返回 true ;否则,返回 false 。
换句话说,s1 的排列之一是 s2 的 子串 。
示例 1:
输入:s1 = "ab" s2 = "eidbaooo"
输出:true
解释:s2 包含 s1 的排列之一 ("ba").
示例 2:
输入:s1= "ab" s2 = "eidboaoo"
输出:false
提示:
1 <= s1.length, s2.length <= 104
s1
和s2
仅包含小写字母
初始化哈希表:两个向量 hashmap1 和 hashmap2 被初始化为大小为26,所有元素的初始值都为0。这些向量用于计算字符串 s1 和 s2 中每个字符的出现次数
vector<int> hashmap1(26, 0);
vector<int> hashmap2(26, 0);
检查长度:比较 s1 和 s2 的长度。如果 s1 的长度大于 s2 的长度,则函数返回 false。这是因为如果 s1 比 s2 长,那么 s1 不能是 s2 的排列
int n = s1.size();
int m = s2.size();
if (n > m) {
return false;
}
计算字符出现次数:遍历字符串 s1 和 s2,使用哈希表 hashmap1 和 hashmap2 计算每个字符的出现次数。
for (int i = 0; i < n; ++i) {
hashmap1[s1[i] - 'a']++;
hashmap2[s2[i] - 'a']++;
}
比较哈希表:在计算出现次数后,代码比较了两个哈希表。如果它们相等,那么意味着 s1 是 s2 的排列,因此函数返回 true。
if (hashmap1 == hashmap2) {
return true;
}
滑动窗口技术:如果字符串的长度相等但哈希表不相等,则使用滑动窗口技术来检查排列。窗口大小为 n,即 s1 的长度。代码遍历 s2,更新窗口的哈希表并将其与 hashmap1 进行比较。如果它们在任何时候相等,函数返回 true
for (int i = n; i < m; ++i) {
hashmap2[s2[i] - 'a']++;
hashmap2[s2[i - n] - 'a']--;
if (hashmap1 == hashmap2) {
return true;
}
}
具体代码如下:
class Solution { public: bool checkInclusion(string s1, string s2) { vector<int> hashmap1 (26, 0); vector<int> hashmap2 (26, 0); int n = s1.size(); int m = s2.size(); if(n>m){ return false; } for (int i = 0; i < n; ++i) { hashmap1[s1[i]-'a']++; hashmap2[s2[i]-'a']++; } if (hashmap1 == hashmap2) { return true; } for (int i = n; i < m; ++i) { hashmap2[s2[i]-'a']++; hashmap2[s2[i - n]-'a']--; if (hashmap1 == hashmap2) { return true; } } return false;} };