LeetCode每日一题 最小覆盖子串 双指针，移动窗口

题目

给你一个字符串 S、一个字符串 T 。请你设计一种算法，可以在 O(n) 的时间复杂度内，从字符串 S 里面找出：包含 T 所有字符的最小子串。

分析

遇到子串搜索类型的问题，我们第一想到的一般都是滑动窗口的方法，然后再设定窗口滑动是否要变动，如何变动问问题。

我们可以先分析利用双指针来操作滑动窗口的问题，然后在依次解决算法转化的具体问题。

首先，双指针的关键之处在于左右指针，右指针先行移动，先找到符合条件的最大子串，即最大覆盖子串，然后左指针再移动，找到在该情景下的最小覆盖子串，即此子串为该情况下的最小子串。

然后，右指针继续移动，找寻新的窗口，以求得整个 s 子串中，最小覆盖 t 的子串，具体操作思路如下图：

初始时，左右指针在起始位置，准备移动建造窗口

假设 t 子串为 abc

然后右指针移动，建造窗口，找到最大覆盖子串

然后移动左指针，先找到最小子串，记录然后继续移动

然后右指针继续搜索，左指针继续移动，找到新的子串和之前的对比，直到找到最小覆盖子串

因为我们要将三个不同的字符依次搜索成功，如果用 || 或 && 的逻辑语句来连接，很有可能出现最后存在有三个或者多个相同字符，所以建议可以直接直接使用 map 搜索，快速简答还可以避免重复。

关于算法的具体操作，我们需要创建一个窗口，一个容纳 t 字符串，左右指针，窗口长度和窗口起始指针，还有一个参数记录已被搜索的字样，前提摆好，代码如下，时间复杂度为 O(n2):

func minWindow(s string, t string) string {
	//先行创建窗口和搜索框
	need, window := map[byte]int{}, map[byte]int{}
	for i := range t {
		need[t[i]]++
	}
	//检索是否该字符被搜索过，记录长度和起始位置
	valid := 0
	index, length := 0, math.MaxInt32
	//设定左右指针
	left, right := 0, 0
	//设定循环长度，当右指针搜索到最后一字符时停止
	for right < len(s) {
		tempAdd := s[right]
		right++
		//利用map判断是否符合,存在有符合字段，窗口移动创建
		if _, ok := need[tempAdd]; ok {
			window[tempAdd]++
			//判断搜索到几位
			if window[tempAdd] == need[tempAdd] {
				valid++
			}
		}
		//设定搜索范围
		for valid == len(need) {
			if right-left < length {
				index = left
				length = right - left
			}
			tempDel := s[left]
			left++
			//同样的，判断是否符合条件
			if _, ok := need[tempDel]; ok {
				window[tempDel]--
				//若不符合覆盖条件，则退出
				if window[tempDel] < need[tempDel] {
					valid--
				}
			}
		}
	}
	//若无符合条件，则返回空
	if length == math.MaxInt32 {
		return ""
	}
	//若有，返回最大覆盖子串
	return s[index : index+length]
}