1. 题目
题目
https://leetcode.cn/problems/minimum-window-substring/
这道题目是要求给定两个字符串s和t，找出s中包含t中所有字符的最小子串，如果不存在这样的子串，就返回空字符串。
例如，输入s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"，输出"BANC"。¹²
这道题目的难度是Hard，需要用到滑动窗口和哈希表的技巧
考查点
这道题考查的是滑动窗口的技巧，以及如何用哈希表来记录和判断字符的出现情况。
- 滑动窗口是一种常用的处理字符串或数组的方法，可以有效地减少重复的计算和遍历。
- 哈希表是一种常用的数据结构，可以快速地查找和更新键值对。
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2. 解法
解题思路
这个问题的关键是找到一个包含 t 中所有字符的最小子串，也就是说，这个子串中每个字符的出现次数要大于等于 t 中对应字符的出现次数。为了做到这一点，我们可以用一个哈希表来记录 t 中每个字符的出现次数，然后用两个指针 left 和 right 来维护一个滑动窗口，表示当前考虑的子串。初始时，left 和 right 都指向 s 的第一个字符。
我们从右边开始扩展窗口，每次移动 right 指针，如果 right 指向的字符在 t 中出现过，就把哈希表中对应的值减一。如果减一后的值等于零，说明我们已经找到了 t 中的一个字符，并且出现次数刚好满足要求。为了记录这种情况，我们用一个变量 count 来表示 t 中不同字符的个数，每次找到一个字符就把 count 减一。当 count 等于零时，说明我们找到了一个包含 t 中所有字符的子串。
接下来，我们要尝试缩小窗口，从左边开始移动 left 指针，如果 left 指向的字符在 t 中出现过，就把哈希表中对应的值加一。如果加一后的值大于零，说明我们失去了 t 中的一个字符，并且出现次数不再满足要求。为了记录这种情况，我们把 count 加一。当 count 大于零时，说明我们需要继续扩展窗口。
在这个过程中，我们每次找到一个有效的窗口时，就更新最小长度和起始位置。最后，我们返回最小长度对应的子串或者空字符串。
好的，我可以用以下的步骤来总结我的思路：
- 创建一个哈希表 map，记录 t 中每个字符的出现次数。
- 初始化两个指针 left 和 right，都指向 s 的第一个字符，表示当前的窗口。
- 初始化一个变量 count，表示 t 中不同字符的个数。
- 循环以下步骤，直到 right 到达 s 的末尾：
- 如果 right 指向的字符在 map 中存在，就把 map 中对应的值减一。如果减一后的值等于零，就把 count 减一。
- 移动 right 指针，扩展窗口。
- 如果 count 等于零，说明当前的窗口包含了 t 中所有字符，进入以下步骤：
- 如果当前的窗口长度小于之前记录的最小长度，就更新最小长度和起始位置。
- 如果 left 指向的字符在 map 中存在，就把 map 中对应的值加一。如果加一后的值大于零，就把 count 加一。
- 移动 left 指针，缩小窗口。
- 返回最小长度对应的子串或者空字符串。
具体实现
class Solution {
public String minWindow(String s, String t) {
// Use a map to store the frequency of each character in t
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
for (char c : t.toCharArray()) {
map.put(c, map.getOrDefault(c, 0) + 1);
}
// Use two pointers to maintain a sliding window
int left = 0;
int right = 0;
int count = map.size(); // The number of distinct characters in t
int minLen = Integer.MAX_VALUE; // The minimum length of the window
int start = 0; // The start index of the window
while (right < s.length()) {
char c = s.charAt(right);
// If c is in t, decrease its frequency by one
if (map.containsKey(c)) {
map.put(c, map.get(c) - 1);
// If c's frequency becomes zero, decrease the count by one
if (map.get(c) == 0) {
count--;
}
}
// Move the right pointer forward
right++;
// When the count is zero, we have found a valid window
while (count == 0) {
// Update the minimum length and start index if needed
if (right - left < minLen) {
minLen = right - left;
start = left;
}
char d = s.charAt(left);
// If d is in t, increase its frequency by one
if (map.containsKey(d)) {
map.put(d, map.get(d) + 1);
// If d's frequency becomes positive, increase the count by one
if (map.get(d) > 0) {
count++;
}
}
// Move the left pointer forward
left++;
}
}
// Return the substring or empty string
return minLen == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start, start + minLen);
}
}
3. 总结
