描述
力扣30. 串联所有单词的子串
给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。
s 中的 串联子串 是指一个包含 words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。
例如，如果 words = ["ab","cd","ef"]， 那么 "abcdef"， "abefcd"，"cdabef"， "cdefab"，"efabcd"， 和 "efcdab" 都是串联子串。 "acdbef" 不是串联子串，因为他不是任何 words 排列的连接。
返回所有串联子串在 s 中的开始索引。你可以以 任意顺序 返回答案。
示例 1：
输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
输出：[0,9]
解释：因为 words.length == 2 同时 words[i].length == 3，连接的子字符串的长度必须为 6。
子串 "barfoo" 开始位置是 0。它是 words 中以 ["bar","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "foobar" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["foo","bar"] 顺序排列的连接。
输出顺序无关紧要。返回 [9,0] 也是可以的。
示例 2：
输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
输出：[]
解释：因为 words.length == 4 并且 words[i].length == 4，所以串联子串的长度必须为 16。
s 中没有子串长度为 16 并且等于 words 的任何顺序排列的连接。
所以我们返回一个空数组。
示例 3：
输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
输出：[6,9,12]
解释：因为 words.length == 3 并且 words[i].length == 3，所以串联子串的长度必须为 9。
子串 "foobarthe" 开始位置是 6。它是 words 中以 ["foo","bar","the"] 顺序排列的连接。
子串 "barthefoo" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["bar","the","foo"] 顺序排列的连接。
子串 "thefoobar" 开始位置是 12。它是 words 中以 ["the","foo","bar"] 顺序排列的连接。
提示：
1 <= s.length <= 104
1 <= words.length <= 5000
1 <= words[i].length <= 30
words[i] 和 s 由小写英文字母组成
方法：动态规划
思路：
遍历+滑动窗口解决。字串的长度一样且全部都需要用上。我们可以将s字符串进行切割，个数即为子串数组的个数，长度即为子串单个字符串的长度。切割后再利用HashMap进行比对。并且我们只需要遍历子串长度次即可解决。比如对于字符串s="mapcathat..."，我们第一次从m开始，第二次从a开始，第三次从p开始。就不用再从c开始进行第四次遍历了，因为从m开始包含了从c开始。
具体实现及注释：
java
class Solution {
public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
List<Integer> ans = new ArrayList();
//s的长度
int sLength = s.length();
//子串数量
int wordsNum = words.length;
//子串长度
int wLength = words[0].length();
//如果s字符串小于子串总长度，那没有答案，直接返回
if (sLength < wordsNum * wLength) return ans;
//这个是最极限的开始进行滑动窗口查找的值，如果超过这个值，后续可用的长度小于子串总长度，则不存在符合题意的串联子串了
int end = sLength - wordsNum * wLength;
for (int i = 0; i < wLength && i <= end; i++) {
//我们使用哈希表来判断，如果哈希表中的字符串对应的数字为正数，则代表滑动窗口中有这个字符串，且值为此字符串的个数，如果对应的为负数，则代表滑动窗口中没有这个字符串吗，但是子串有这个字符串。
HashMap<String, Integer> mp = new HashMap<>();
int count = wordsNum;
int index = i;
//遍历将第一次滑动窗口所包含的字符串计入哈希表
while (count != 0) {
String word = s.substring(index, index+wLength);
mp.put(word, mp.getOrDefault(word, 0) + 1);
count--;
index += wLength;
}
//遍历将子串中的字符串计入哈希表
for (String word : words) {
mp.put(word, mp.getOrDefault(word, 0) - 1);
//如果为0，则代表抵消掉，移除出哈希表
if (mp.get(word) == 0) mp.remove(word);
}
index = i + wLength;
//哈希表为空则代表滑动窗口中的字符串与子串一一对应，则计入答案
if (mp.isEmpty()) ans.add(i);
//移动滑动窗口
while (index <= end) {
String word1 = s.substring(index-wLength, index);
mp.put(word1, mp.getOrDefault(word1, 0) - 1);
if (mp.get(word1) == 0) mp.remove(word1);
String word2 = s.substring(index+(wordsNum-1)*wLength, index+wordsNum*wLength);
mp.put(word2, mp.getOrDefault(word2, 0) + 1);
if (mp.get(word2) == 0) mp.remove(word2);
if (mp.isEmpty()) ans.add(index);
index += wLength;
}
}
return ans;
}
}