力扣大厂热门面试算法题 30-32

30. 串联所有单词的子串，31. 下一个排列，32. 最长有效括号，每题做详细思路梳理，配套Python&Java双语代码， 2024.03.15 可通过leetcode所有测试用例。

30. 串联所有单词的子串

解题思路

完整代码

Java

Python

31. 下一个排列

解题思路

完整代码

Java

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32. 最长有效括号

解题思路

完整代码

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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。

解题思路

理解问题：给定一个主字符串 s 和一个字符串数组 words。words 中所有字符串长度相同。需要找到 s 中所有包含 words 中所有字符串以任意顺序连接形成的子串的起始索引。
初始化：由于 words 中的所有字符串长度相同，我们可以计算出每个串联子串的总长度，即 wordLength * words.size()。接下来，我们可以在主字符串 s 中遍历长度为此值的所有子串。
滑动窗口：使用滑动窗口的方法来检查 s 中的每个可能的子串。窗口大小为串联子串的总长度。
哈希表：使用两个哈希表，一个用来存储 words 数组中单词的出现次数，另一个用来存储当前窗口中与 words 中单词相匹配的单词出现次数。
遍历：从 s 的第0个字符开始，遍历到 s.length() - windowSize 为止。对于每个可能的子串，使用哈希表来检查是否包含了 words 中所有单词的正确数量。如果是，则将当前子串的起始索引添加到结果列表中。
返回结果：遍历完成后，返回所有找到的起始索引。

完整代码

Java

public class Solution {
    public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        if (s == null || s.length() == 0 || words == null || words.length == 0) {
            return result;
        }
        
        int wordLen = words[0].length();
        int windowLen = wordLen * words.length;
        Map<String, Integer> wordMap = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            wordMap.put(word, wordMap.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }
        
        for (int i = 0; i <= s.length() - windowLen; i++) {
            Map<String, Integer> seenWords = new HashMap<>();
            int j = 0;
            while (j < words.length) {
                String word = s.substring(i + j * wordLen, i + (j + 1) * wordLen);
                if (wordMap.containsKey(word)) {
                    seenWords.put(word, seenWords.getOrDefault(word, 0) + 1);
                    if (seenWords.get(word) > wordMap.get(word)) {
                        break;
                    }
                } else {
                    break;
                }
                j++;
            }
            if (j == words.length) {
                result.add(i);
            }
        }
        
        return result;
    }
}

Python

class Solution:
    def findSubstring(self, s: str, words: List[str]) -> List[int]:
        if not s or not words:
            return []
        
        word_length = len(words[0])
        word_count = len(words)
        window_length = word_length * word_count
        word_map = {}
        for word in words:
            if word in word_map:
                word_map[word] += 1
            else:
                word_map[word] = 1
        
        results = []
        for i in range(len(s) - window_length + 1):
            seen_words = {}
            for j in range(0, window_length, word_length):
                word = s[i + j:i + j + word_length]
                if word in word_map:
                    if word in seen_words:
                        seen_words[word] += 1
                    else:
                        seen_words[word] = 1
                    
                    if seen_words[word] > word_map[word]:
                        break
                else:
                    break
            else:
                results.append(i)
        return results

31. 下一个排列

整数数组的一个排列就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。

例如，arr = [1,2,3] ，以下这些都可以视作 arr 的排列：[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1] 。

整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地，如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中，那么数组的 下一个排列 就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列，那么这个数组必须重排为字典序最小的排列（即，其元素按升序排列）。

例如，arr = [1,2,3] 的下一个排列是 [1,3,2] 。
类似地，arr = [2,3,1] 的下一个排列是 [3,1,2] 。
而 arr = [3,2,1] 的下一个排列是 [1,2,3] ，因为 [3,2,1] 不存在一个字典序更大的排列。

给你一个整数数组 nums ，找出 nums 的下一个排列。

必须原地修改，只允许使用额外常数空间。

示例 1：
输入：nums = [1,2,3]
输出：[1,3,2]
示例 2：
输入：nums = [3,2,1]
输出：[1,2,3]
示例 3：
输入：nums = [1,1,5]
输出：[1,5,1]

解题思路

从右向左查找：首先从数组的末尾开始向前查找，找到第一个不满足递增关系的元素，记为 nums[i]。这意味着从 nums[i+1] 到 nums[n-1]（其中 n 是数组的长度）这部分是按降序排列的。
查找交换位置：如果找到了这样的 nums[i]，再次从数组的末尾开始向前查找，找到第一个大于 nums[i] 的元素，记为 nums[j]。
交换元素：交换 nums[i] 和 nums[j]。
反转子数组：最后，将从 i+1 到数组末尾的部分反转，因为原来这部分是降序的，反转之后变为升序，这样就可以得到下一个排列。

如果整个数组都是降序排列的，那么它已经是最大的排列，按照题目要求，应该重排为最小排列，即其元素按升序排列。这可以通过直接反转整个数组来实现。

完整代码

Java

public class Solution {
    public void nextPermutation(int[] nums) {
        int i = nums.length - 2;
        while (i >= 0 && nums[i] >= nums[i + 1]) {
            i--;
        }
        if (i >= 0) {
            int j = nums.length - 1;
            while (nums[j] <= nums[i]) {
                j--;
            }
            swap(nums, i, j);
        }
        reverse(nums, i + 1);
    }

    private void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }

    private void reverse(int[] nums, int start) {
        int i = start, j = nums.length - 1;
        while (i < j) {
            swap(nums, i, j);
            i++;
            j--;
        }
    }
}

Python

class Solution:
    def nextPermutation(self, nums: List[int]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums in-place instead.
        """
        # Step 1: 从右向左找到第一个不是递增的数字
        i = len(nums) - 2
        while i >= 0 and nums[i] >= nums[i + 1]:
            i -= 1
        
        # Step 2: 如果找到了这样的数字，再找一个比它大的最小数字进行交换
        if i >= 0:
            j = len(nums) - 1
            while nums[j] <= nums[i]:
                j -= 1
            # 交换这两个数字
            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
        
        # Step 3: 将 i 之后的数字反转，确保是下一个最小的排列
        left, right = i + 1, len(nums) - 1
        while left < right:
            nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]
            left, right = left + 1, right - 1

32. 最长有效括号

给你一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号

子串
的长度。

示例 1：
输入：s = "(()"
输出：2
解释：最长有效括号子串是 "()"
示例 2：
输入：s = ")()())"
输出：4
解释：最长有效括号子串是 "()()"
示例 3：
输入：s = ""
输出：0

解题思路

我们可以使用栈。栈可以帮助我们跟踪未匹配的括号，并且可以用来找出有效子串的长度。具体的做法如下：

初始化：创建一个栈，并将 -1 推入栈中。这一步是为了在一开始时，栈底有一个元素，便于后面计算长度。
遍历字符串：遍历给定字符串的每个字符。
- 如果当前字符是 '('，将其索引推入栈中。
- 如果当前字符是 ')'，首先弹出栈顶元素。
  - 如果此时栈变为空，将当前索引推入栈中。这是因为这个右括号可能是下一个有效子串的起始点的前一个位置。
  - 如果栈不为空，则计算当前有效子串的长度，方法是当前索引减去栈顶元素。更新最长有效括号子串的长度。
返回结果：在遍历完整个字符串后，最长有效括号子串的长度就被找到了。

完整代码

Java


public class Solution {
    public int longestValidParentheses(String s) {
        int maxLength = 0;
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        stack.push(-1);  // 初始时压入-1，便于后续计算长度

        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            char c = s.charAt(i);
            if (c == '(') {
                stack.push(i);  // 将左括号的索引压入栈中
            } else {
                stack.pop();  // 遇到右括号，弹出栈顶元素
                if (stack.isEmpty()) {
                    stack.push(i);  // 如果栈为空，压入当前索引作为新的基准
                } else {
                    maxLength = Math.max(maxLength, i - stack.peek());  // 计算当前有效子串长度
                }
            }
        }

        return maxLength;
    }
}

Python

class Solution:
    def longestValidParentheses(self, s: str) -> int:
        max_length = 0
        stack = [-1]

        for i, char in enumerate(s):
            if char == '(':
                stack.append(i)
            else:
                stack.pop()
                if not stack:
                    stack.append(i)
                else:
                    max_length = max(max_length, i - stack[-1])

        return max_length