[LeetCode] 76. Minimum Window Substring
Given two strings s and t of lengths m and n respectively, return the minimum window
substring of s such that every character in t (including duplicates) is included in the window. If there is no such substring, return the empty string "".
The testcases will be generated such that the answer is unique.
Example 1:
Input: s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
Output: "BANC"
Explanation: The minimum window substring "BANC" includes 'A', 'B', and 'C' from string t.
Example 2:
Input: s = "a", t = "a"
Output: "a"
Explanation: The entire string s is the minimum window.
Example 3:
Input: s = "a", t = "aa"
Output: ""
Explanation: Both 'a's from t must be included in the window.
Since the largest window of s only has one 'a', return empty string.
Constraints:
m == s.length
n == t.length
1 <= m, n <= 105
s and t consist of uppercase and lowercase English letters.
Follow up: Could you find an algorithm that runs in O(m + n) time?
最小覆盖子串。
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：
对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring
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思路
思路依然是滑动窗口（sliding window），这个题解是具有普适性的，可以套用到多个 LC 的题目中。如下是几个细节，
- 创建一个hashmap，记录T中出现的字母及其次数
- 创建一个变量count去记录T的长度
- 创建两个指针left和right，一前一后扫描S，right在前，left在后，去卡S里面的子串，看这个子串里面是否包含T中所有的字符
- 最后跳出循环的条件是right已经扫描完整个S的长度
扫描的一开始，是 right 指针往前走，每遇到一个字符，无论他在不在 T 中，就都去 map 中 -- 这个字符；如果这个字符在 T 中也有，同时也要去 count--。当 count == 0 的时候，证明此时的子串已经包含了 T 中所有的字母了，可以考虑缩减 start 和 end 之间的距离了。缩减的条件是 while (count == 0)，去看 end - start 是否能缩短那个最小长度 minLen，同时开始挪动 start 指针；若能缩短，也要记录一个变量 minStart，这样就能记住最短的子串到底从什么位置开始的。挪动 start 指针的时候也要去 map 中补足当前遍历到的字符的出现次数。如果当前字符在 map 中的 value 大于 0 了，count 也需要++，因为这说明有一个字符已经不在子串中了，此时会跳出 while 循环。最后最短子串是 s.substring(minStart, minStart + minLen)。
复杂度
时间O(n)
空间O(1)
代码
Java实现
class Solution {
public String minWindow(String s, String t) {
int[] map = new int[256];
for (char c : t.toCharArray()) {
map[c]++;
}
// end指针在右边，start指针在左边
int start = 0;
int end = 0;
// 最短子串的起点
int minStart = 0;
// 最短子串的长度
int minLen = Integer.MAX_VALUE;
int counter = t.length();
while (end < s.length()) {
char c1 = s.charAt(end);
if (map[c1] > 0) {
counter--;
}
map[c1]--;
end++;
// 如果找到了所有t中的字符，可以试着缩小窗口的距离了
while (counter == 0) {
// 试图更新最短子串的长度和起点
if (minLen > end - start) {
minLen = end - start;
minStart = start;
}
char c2 = s.charAt(start);
map[c2]++;
start++;
if (map[c2] > 0) {
counter++;
}
}
}
return minLen == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(minStart, minStart + minLen);
}
}
JavaScript实现
/**
* @param {string} s
* @param {string} t
* @return {string}
*/
var minWindow = function(s, t) {
let ans = '';
// save all the letters in t to a hashmap
let map = {};
t.split('').forEach(ch => (map[ch] = (map[ch] || 0) + 1));
let count = Object.keys(map).length;
// traverse s
let l = 0;
let r = -1;
while (r < s.length) {
if (count === 0) {
// l~r contains t
if (!ans || r - l + 1 < ans.length) {
ans = s.slice(l, r + 1);
}
// get rid of curr ch and then move l
if (map[s[l]] !== undefined) {
map[s[l]]++;
}
if (map[s[l]] > 0) {
count++;
}
l++;
} else {
// l~r doesn't contain t
// move r and add new ch
r++;
if (map[s[r]] !== undefined) {
map[s[r]]--;
}
if (map[s[r]] === 0) {
count--;
}
}
}
return ans;
};
