最小覆盖子串-滑动窗口

BM90 最小覆盖子串

题目要求

思路分析

使用滑动窗口去解决此类问题。
滑动窗口思路：
- 初始化window窗口为长度为0
- 不断的将right指针向右移动 当window中包含所有的目标字符时则为初步完成
- 下一步进行优化，将left指针移动，也就是缩小窗口值，left向右移动
- 直到window不再满足时结束
说明：window是当前已经遍历了的存储结果,needs是我们需要的实际结果，只要window包含needs那么就是第一步完成。
总的来说主要有两个步骤：

1. 先扩大窗口，直到window中包含所需的字符串
2. 当满足条件时将左侧窗口进行收缩，直到left去除不满足后记录当前的len
   需要注意的是会有多次满足条件的时候，那么我们就需要每次在左侧收缩时将start和len记录下来，也就是当前的符合条件的子串长度。之后再次符合条件时进行判断，如果right-left<len的话则对start和len进行更新。

代码示例

/*
  @params {string} s
  @params {string} t
  @return {string}
  */
const minWindow = (s, t) => {
  // 将need和window初始化
  const needs = new Map()
  const window = new Map()
  for (let c of t) {
    needs.set(c, needs.has(c) ? needs.get(c) + 1 : 1)
  }
  // 初始化left和right指针,[left,right)
  let left = right = 0
  // 记录最小覆盖子串的起始索引
  let start = 0, len = Infinity

  // valid表示当前窗口中已经满足了几项值
  let valid = 0

  // 当right指针指向最后时跳出
  while (right < s.length) {
    const c = s[right]
    right++
    // 更新window窗口,必须要needs中包含当前内容才更新window窗口
    if (needs.has(c)) {
      if (window.has(c)) {
        window.set(c, window.get(c) + 1)
      } else {
        window.set(c, 1)
      }
      if (window.get(c) === needs.get(c)) valid++
    }


    // 判断window窗口是否需要收缩，也就是left是否需要向右移动
    // 如果当前window中满足的项数等于needs的长度那么则说明第一步完成
    while (valid === needs.size) {
      if (right - left < len) {
        start = left
        len = right - left
      }
      // 将window的最左侧移出窗口
      let d = s[left]
      // 缩小窗口
      left++
      // 进行窗口更新
      if (needs.get(d)) {
        if (window.get(d) === needs.get(d)) valid--
        window.set(d, window.get(d) - 1)
      }
    }

  }
  return len === Infinity ? '' : s.substr(start, len)

}