这一题一开始我是想直接将单词的所有排列组合列出来，再进行匹配，结果很明显就超时了。
改成换成取字符串，因为单词的长度都是一样的，可以分割成和 words 里一样的数组，将words转成对象，value 是出现的次数，然后遍历 keys，减去字符串里出现的单词，如果最后所有的 key 都是 0，则将当前的索引加入结果。运行后的时间复杂度太大，虽然是 ac 了。
后来看题解好像可以使用滑动窗口的方式优化，运行速度马上就上去了
合并 串联所有单词的子串
描述
给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
注意子串要与 words 中的单词完全匹配，中间不能有其他字符，但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。
输入：
s = "barfoothefoobarman",
words = ["foo","bar"]
输出：[0,9]
解释：
从索引 0 和 9 开始的子串分别是 "barfoo" 和 "foobar" 。
输出的顺序不重要, [9,0] 也是有效答案。
解法 滑动窗口
由于每个单词的长度是一样的，所以起点可以一个单词的每个字母的索引开始，遍历时每次递增一个单词的长度。
需要有两个指针，左右各一个。每次右指针向后移动一位，并且记录下当前字符串里的单词出现次数。如果单词不再 words 里，或者超出了 words 里出现的次数，则左右指针都定位到右指针的下一位。
使用 count 记录个数，当 count 和单词的长度相同时，记录索引，然后左指针向右移动一个单词的距离，同时减去在记录的 map 里数量。
时间复杂度： 外层遍历一个单词 K，内层遍历 2 * N / K，左右指针移动的距离，每次递增一个单词的商都。O(K2N/K) => O(2*N) => O(N)
/**
* @param {string} s
* @param {string[]} words
* @return {number[]}
*/
var findSubstring = function (s, words) {
if (!s || !words.length) {
return []
}
const len = words[0].length
const wordsLength = words.length * len
const needLen = words.length
const result = []
words = words.reduce((r, v) => {
r[v] ? r[v]++ : r[v] = 1
return r
}, {})
for (let i = 0; i < len; i++) {
let l = i, r = i, windows = {}, count = 0
for (; r <= s.length - len;) {
const key = s.slice(r, r + len)
if (words[key] === undefined) {
// 重新定位到右边的下一位
r = l = r + len
windows = {}
count = 0
continue
} else if (words[key] === windows[key]) {
// 左边向右移动一位
windows[s.slice(l, l + len)]--
l += len
count--
continue
}
windows[key] ? windows[key]++ : windows[key] = 1
count++
if (count === needLen) {
result.push(l)
// 左边向右移动一位
windows[s.slice(l, l + len)]--
l += len
count--
}
r += len
}
}
return result
};