567.字符串的排列

给定两个字符串 s1 和 s2，写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。

换句话说，第一个字符串的排列之一是第二个字符串的子串。

示例1:

输入: s1 = "ab" s2 = "eidbaooo"
输出: True
解释: s2 包含 s1 的排列之一 ("ba").

哈希表法：

定义一个判断一个字符串是否属于另一个字符串全排列的函数，然后遍历s2调用该函数即可。
而判断一个字符串是否属于另一个字符串全排列，需要想到哈希表。

    int hash[256]={0};
    bool isPermutation(const string& s1,const string& s2){
        memset(hash,0,256*sizeof(int));
        for(int i=0;i<s1.size();++i){
            hash[s1[i]]++;
        }
        for(int i=0;i<s2.size();++i){
            hash[s2[i]]--;
            if(hash[s2[i]]<0) return false;
        }
        return true;

    }
    bool checkInclusion(string s1, string s2) {
        int n1=s1.size(),n2=s2.size();
        if(n2<n1) return false;
        for(int i=0;i+n1<=n2;++i){
            if(isPermutation(s1,s2.substr(i,n1))) return true;
        }
        return false;
    }

碰到的错误：memset第三个参数是数组大小不是数组元素个数！

滑动窗口法：

滑动窗口法避免了重复计算。

    bool checkInclusion(string s1, string s2) {
        
        // 排除异常的边界情况，也限定了模式串的长度
        if(s1.size() > s2.size()) return false;
        
        // 匹配采用的窗口大小为模式串大小
        int windowSize = s1.size();
        
        // 模式串的字典：可以看做一种频率分布
        vector<int> hashmap1(26, 0);
        // 动态更新的匹配窗口字典
        vector<int> hashmap2(26, 0);
        
        // 构建字典
        for(int i = 0; i < windowSize; i++) {
            hashmap1[s1[i] - 'a']++;
            hashmap2[s2[i] - 'a']++;
        }
        
        // 对于每一轮滑窗查询，如果两个字典相等(频率分布一致)，则命中
        for(int i = windowSize; i < s2.size(); i++) {
            // 两个字典相等(频率分布一致)，则命中
            if(hashmap1 == hashmap2) return true;
            
            // 否则，向右滑窗：滑窗对于 hash 表的操作变为对应频率的增减
            hashmap2[s2[i - windowSize] - 'a']--;
            hashmap2[s2[i] - 'a']++;
        }
        
        // 整个算法采用左闭右开区间，因此最后还有一个窗口没有判断
        return hashmap1 == hashmap2;
    }