为了解决这个问题，我们可以使用动态规划。首先，我们需要定义一个二维数组dp,其中dpi表示从字符串s[i]到s[j]的子串中，有多少种不重复的方式选出若干子串，拼接成abcdefgh。我们可以遍历字符串，对于每个字符，我们可以选择将其添加到当前子串中，或者不添加。如果我们选择添加该字符，那么我们需要更新dp数组中以该字符结尾的所有子串。最后，dp8就是我们要求的答案。

以下是实现这个算法的Python代码：

def count_derangements(s):
    n = len(s)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]
    dp[0][n] = 1

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(i, n + 1):
            if j == n:
                dp[i][j] = 1
            elif s[i - 1] == s[j]:
                dp[i][j] += dp[i][j - 2]
            else:
                dp[i][j] += dp[i][j - 1] * (j - i) // 2
                if j < n and s[i - 1] == s[j + 1]:
                    dp[i][j] += dp[i][j + 2]

    return dp[8][9]

s = "abcdefghi"
print(count_derangements(s))

这段代码首先初始化一个二维数组dp,然后遍历字符串，根据字符是否相等来更新dp数组。最后返回dp8,即从字符串"abcdefghi"中选前8个字符和第9个字符组成子串的不重复方式数量。