15.LeetCode 30. 串联所有单词的子串（Java）：滑动窗口+哈希表详解

[1. 题目解析](#1. 题目解析)

[2. 讲解算法原理](#2. 讲解算法原理)

[3. 代码实现（完整保留）](#3. 代码实现（完整保留）)

https://leetcode.cn/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/description/

1. 题目解析

题目：串联所有单词的子串

给定一个字符串 s和一个单词数组 words，words中所有单词长度相同。要求找出 s中串联子串 的起始位置------即包含 words中所有单词（顺序不限）连续拼接而成的子串。

示例1：

输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]

输出：[0,9]

解释：words长度为2，words[0]长度为3，故子串长度需为 2×3=6。
- 子串 "barfoo"从位置0开始，是 ["bar","foo"]的排列；
- 子串 "foobar"从位置9开始，是 ["foo","bar"]的排列。
  
  返回顺序无关，如 [9,0]也可。

2. 讲解算法原理

解法：滑动窗口 + 哈希表

参考类似题目（如438. 找出所有的字母异位词），本题核心是用滑动窗口覆盖所有单词的拼接，并通过哈希表统计单词频次。

关键思路：
1. 哈希表 ：用 hash1存 words中每个单词的出现次数；用 hash2存滑动窗口内单词的出现次数。
2. 指针移动 ：左指针 left、右指针 right按单词长度 （len）移动（因为单词长度固定）。
3. 滑动窗口执行次数 ：外层循环次数为 len（因为单词长度可能为1~len，需覆盖所有可能的起始偏移）。

示意图理解：

示例：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
滑动窗口的移动，以及 hash1（words频次）、hash2（窗口内频次）的对比。

3. 代码实现（完整保留）

java 复制代码

class Solution {
    public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
        List<Integer> ret = new ArrayList<Integer>();
        
        Map<String, Integer> hash1 = new HashMap<String, Integer>(); // 保存字典中所有单词的频次
        for (String str : words) hash1.put(str, hash1.getOrDefault(str, 0) + 1);
        
        int len = words[0].length(), m = words.length;
        
        for (int i = 0; i < len; i++) { // 执行次数：单词长度的循环
            Map<String, Integer> hash2 = new HashMap<String, Integer>(); // 保存窗口内所有单词的频次
            for (int left = i, right = i, count = 0; right + len <= s.length(); right += len) {
                // 进窗口 + 维护 count
                String in = s.substring(right, right + len);
                hash2.put(in, hash2.getOrDefault(in, 0) + 1);
                if (hash2.get(in) <= hash1.getOrDefault(in, 0)) count++;
                
                // 出窗口条件：窗口长度超过 单词总长度（len*m）
                if (right - left + 1 > len * m) {
                    String out = s.substring(left, left + len);
                    if (hash2.get(out) <= hash1.getOrDefault(out, 0)) count--;
                    hash2.put(out, hash2.get(out) - 1);
                    left += len;
                }
                
                // 更新结果：count等于单词总数m时，记录left
                if (count == m) ret.add(left);
            }
        }
        return ret;
    }
}