LeetCode-76: 最小覆盖子串
【摘要】
题目描述：
给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 "" 。
注意：如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。
示例 1：
输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出："B...
题目描述：
给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 "" 。
注意：如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。
示例 1：
输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出："BANC"
示例 2：
输入：s = "a", t = "a"
输出："a"
思路分析：
一看到最小或是子字符串这些关键字，最先想到的就是用滑动窗口来解决。
滑动窗口算法，利用左右指针维护窗口中的数据，窗口区间是左闭右开区间，[left,right)。
滑动窗口算法通用流程：
- 初始化：初始化左右指针，left, right = 0, 0；初始化窗口window={}，最初时window不包含数据；
- 寻找可行解：不断扩大窗口的右边界，右指针right+=1，将新数据加入窗口，并检测此时窗口中的字串是否满足题目要求；
- 优化可行解：当窗口包含的字串满足题目要求时，开始收缩窗口的左边界，left+=1，直至不再满足题目要求；
- 滑动窗口过程中，注意数据的实时更新，找到保存结果的位置。
- 滑动窗口算法的整个过程，就是窗口不断增增减减，并实时更新窗口数据和结果的过程。
题目可以用以下动图表示：
两种解法：
第一种用数组直接来解：
-
class Solution {
-
public String minWindow(String s, String t) {
-
if (s == null || s == "" || t == null || t == "" || s.length() < t.length()) {
-
return "";
-
}
-
//维护两个数组，记录已有字符串指定字符的出现次数，和目标字符串指定字符的出现次数
-
//ASCII表总长128
-
int[] need = new int[128];
-
int[] have = new int[128];
-
-
//将目标字符串指定字符的出现次数记录
-
for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
-
need[t.charAt(i)]++;
-
}
-
-
//分别为左指针，右指针，最小长度(初始值为一定不可达到的长度)
-
//已有字符串中目标字符串指定字符的出现总频次以及最小覆盖子串在原字符串中的起始位置
-
int left = 0, right = 0, min = s.length() + 1, count = 0, start = 0;
-
while (right < s.length()) {
-
char r = s.charAt(right);
-
//说明该字符不被目标字符串需要，此时有两种情况
-
// 1.循环刚开始，那么直接移动右指针即可，不需要做多余判断
-
// 2.循环已经开始一段时间，此处又有两种情况
-
// 2.1 上一次条件不满足，已有字符串指定字符出现次数不满足目标字符串指定字符出现次数，那么此时
-
// 如果该字符还不被目标字符串需要，就不需要进行多余判断，右指针移动即可
-
// 2.2 左指针已经移动完毕，那么此时就相当于循环刚开始，同理直接移动右指针
-
if (need[r] == 0) {
-
right++;
-
continue;
-
}
-
//当且仅当已有字符串目标字符出现的次数小于目标字符串字符的出现次数时，count才会+1
-
//是为了后续能直接判断已有字符串是否已经包含了目标字符串的所有字符，不需要挨个比对字符出现的次数
-
if (have[r] < need[r]) {
-
count++;
-
}
-
//已有字符串中目标字符出现的次数+1
-
have[r]++;
-
//移动右指针
-
right++;
-
//当且仅当已有字符串已经包含了所有目标字符串的字符，且出现频次一定大于或等于指定频次
-
while (count == t.length()) {
-
//挡窗口的长度比已有的最短值小时，更改最小值，并记录起始位置
-
if (right - left < min) {
-
min = right - left;
-
start = left;
-
}
-
char l = s.charAt(left);
-
//如果左边即将要去掉的字符不被目标字符串需要，那么不需要多余判断，直接可以移动左指针
-
if (need[l] == 0) {
-
left++;
-
continue;
-
}
-
//如果左边即将要去掉的字符被目标字符串需要，且出现的频次正好等于指定频次，那么如果去掉了这个字符，
-
//就不满足覆盖子串的条件，此时要破坏循环条件跳出循环，即控制目标字符串指定字符的出现总频次(count）-1
-
if (have[l] == need[l]) {
-
count--;
-
}
-
//已有字符串中目标字符出现的次数-1
-
have[l]--;
-
//移动左指针
-
left++;
-
}
-
}
-
//如果最小长度还为初始值，说明没有符合条件的子串
-
if (min == s.length() + 1) {
-
return "";
-
}
-
//返回的为以记录的起始位置为起点，记录的最短长度为距离的指定字符串中截取的子串
-
return s.substring(start, start + min);
-
}
-
}
第二种解法：用HashMap，直接套用labuladong的滑动窗口模板就可以
-
class Solution {
-
public String minWindow(String s, String t) {
-
HashMap<Character, Integer> need = new HashMap<Character, Integer>();
-
HashMap<Character, Integer> window = new HashMap<>();
-
for (char c : t.toCharArray()) need.put(c, need.getOrDefault(c, 0) + 1);
-
-
int left = 0, right = 0;
-
int valid = 0;
-
// 记录最小覆盖字串的起始索引及长度
-
int start = 0, len = Integer.MAX_VALUE;
-
while (right < s.length()) {
-
char c = s.charAt(right);
-
right++;
-
// 判断取出的字符是否在字串中
-
if (need.containsKey(c)) {
-
window.put(c, window.getOrDefault(c,0) + 1);
-
if (window.get(c).equals(need.get(c))) {
-
valid++;
-
}
-
}
-
-
// 判断是否需要收缩（已经找到合适的覆盖串）
-
while (valid == need.size()) {
-
if (right - left < len) {
-
start = left;
-
len = right - left;
-
}
-
-
char c1 = s.charAt(left);
-
left++;
-
if (need.containsKey(c1)) {
-
if (window.get(c1).equals(need.get(c1))) {
-
valid--;
-
}
-
window.put(c1, window.getOrDefault(c1, 0) - 1);
-
}
-
-
}
-
}
-
-
return len == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start, start + len);
-
}
-
}
文章来源: blog.csdn.net，作者：小小谢先生，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/113757995
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