一、找到字符串中所有字母异位词

题目：

思路：
用一个变量count来统计有效字符的个数。哈希表2统计字符串p的每个字符出现的个数，然后遍历字符串s，先进窗口，相同的映射位置，哈希表1该位置的个数<=哈希表2的个数，count++（比目标数小才要++，超过了就不需要++，有等号是因为先进窗口）。滑动窗口是固定大小的，所以right-left+1不能大于字符串p的长度。如果超过固定长度，先判断哈希表的位置，哈希表1该位置的个数<=哈希表2的个数，count- -（比目标数大去掉也无效，小于了有效数就减少，等于是因为先判断的，后面要哈希表位置要减减），然后出窗口。判断count等于字符串p的长度，更新结果（大于等于怎么办？不会出现）。

代码：

class Solution {
public:
    vector<int> findAnagrams(string s, string p) {
        vector<int> ret;
        int hash1[26] = { 0 };
        int hash2[26] = { 0 };
        for (auto e : p) hash2[e - 'a']++;
        int left = 0, right = 0, count = 0;
        while (right < s.size())
        {
            hash1[s[right] - 'a']++;//先进窗口，再判断
            if (hash1[s[right] - 'a'] <= hash2[s[right] - 'a']) count++;
            while (right - left + 1 > p.size())
            {
                if (hash1[s[left] - 'a'] <= hash2[s[left] - 'a']) count--;//先判断
                hash1[s[left] - 'a']--;//再出窗口
                ++left;
            }
            if (count == p.size()) ret.push_back(left);
            ++right;
        }
        return ret;
    }
};

二、串联所有单词的子串

题目：

思路：滑动窗口+哈希表
整体思路与上一道题相同，但是有些区别。

容器使用：unordered_map<string, int>
循环次数：是单词的个数（每个单词的个数是相同的）
定义窗口的指针(下标)left、right每次从 i 开始（多次循环的缘故）
固定窗口大小：words的长度 * 单词长度
截取字符串：substr（从哪开始，截取几个）
移动步长：单词的长度

细节：第一个unordered_map用来统计不同单词的个数，第二个unordered_map要放在循环里面，因为每次算进去的单词可能会变化

整体思路：进窗口、判断、出窗口、更新结果

代码：

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
        vector<int> ret;
        unordered_map<string, int> hash1;//容器
        for (auto e : words) hash1[e]++;//先放入，便于判断
        for (int i = 0; i < words[0].size(); i++)//单词个数的循环次
        {
            //循环里的容器，注意！每次循环该容器的内容不一样了！
            //所以是临时的（每次循环）
            unordered_map<string, int> hash2;
            int left = i, right = i, count = 0;//注意从i开始
            while (right < s.size())//遍历字符串s
            {
                string str1 = s.substr(right, words[0].size());//截取字符串
                hash2[str1]++;//先进窗口
                if (hash2[str1] <= hash1[str1]) count++;//再判断
                while (right - left + 1 > words.size() * words[0].size())//固定窗口大小
                {
                    string str2 = s.substr(left, words[0].size());//截取字符串
                    if (hash2[str2] <= hash1[str2]) count--;//先判断
                    hash2[str2]--;//再出窗口
                    left += words[0].size();//移动步长
                }
                if (count == words.size()) ret.push_back(left);//更新结果
                right += words[0].size();//移动步长
            }
        }
        return ret;
    }
};