76.最小覆盖子串

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这道题要求我们返回字符串 s中包含字符串 t 的全部字符的最小窗口,我们利用滑动窗口的思想解决这个问题。因此我们需要两个哈希表,hs哈希表维护的是s字符串中滑动窗口中各个字符出现多少次,ht哈希表维护的是t字符串各个字符出现多少次。如果hs哈希表中包含ht哈希表中的所有字符,并且对应的个数都不小于ht哈希表中各个字符的个数,那么说明当前的窗口是可行的,可行中的长度最短的滑动窗口就是答案。
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过程如下:

1、遍历t字符串,用ht哈希表记录t字符串各个字符出现的次数。
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2、定义两个指针j和i,j指针用于收缩窗口,i指针用于延伸窗口,则区间[j,i]表示当前滑动窗口。首先让i和j指针都指向字符串s开头,然后枚举整个字符串s ,枚举过程中,不断增加i使滑动窗口增大,相当于向右扩展滑动窗口。

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3、每次向右扩展滑动窗口一步,将s[i]加入滑动窗口中,而新加入了s[i],相当于滑动窗口维护的字符数加一,即hs[s[i]]++。
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4、对于新加入的字符s[i],如果hs[s[i]] <= ht[s[i]],说明当前新加入的字符s[i]是必需的,且还未到达字符串t所要求的数量。我们还需要事先定义一个cnt变量, cnt维护的是s字符串[j,i]区间中满足t字符串的元素的个数,记录相对应字符的总数。新加入的字符s[i]必需,则cnt++。

5、我们向右扩展滑动窗口的同时也不能忘记收缩滑动窗口。因此当hs[s[j]] > ht[s[j]时,说明hs哈希表中s[j]的数量多于ht哈希表中s[j]的数量,此时我们就需要向右收缩滑动窗口,j++并使hs[s[j]]–,即hs[s[j ++ ]] --。

6、当cnt == t.size时,说明此时滑动窗口包含符串 t 的全部字符。我们重复上述过程找到最小窗口即为答案。

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ps.这里的cnt更新到第一次往res里写入答案,后面再操作时,cnt的值也不会改变了。
搬运过来提醒自己“常回家看看”……

class Solution {
public:
    string minWindow(string s, string t) {
        unordered_map<char, int> hs, ht;
        for (auto c: t) ht[c] ++ ;
        string res;
        int cnt = 0;
        for (int i = 0, j = 0; i < s.size(); i ++ ) {
            hs[s[i]] ++ ;
            if (hs[s[i]] <= ht[s[i]]) cnt ++ ;

            while (hs[s[j]] > ht[s[j]]) hs[s[j ++ ]] -- ;
            if (cnt == t.size()) {
                if (res.empty() || i - j + 1 < res.size())
                    res = s.substr(j, i - j + 1);
            }
        }
        return res;
    }
};

作者:lin-shen-shi-jian-lu-k
链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring/solution/leetcode-76-zui-xiao-fu-gai-zi-chuan-cja-lmqz/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

### Java 实现最小覆盖子串算法 对于最小覆盖子串问题,在字符串 `s` 中找到能覆盖字符串 `t` 所有字符的最小子串是一项挑战。下面展示了一个基于滑动窗口技术来解决问题的方法[^1]。 ```java import java.util.*; public class MinWindowSubstring { public String minWindow(String s, String t) { if (s == null || t == null || s.isEmpty() || t.isEmpty()) return ""; Map<Character, Integer> targetCount = new HashMap<>(); for (char c : t.toCharArray()) { targetCount.put(c, targetCount.getOrDefault(c, 0) + 1); } int requiredChars = targetCount.size(); int formed = 0; Map<Character, Integer> windowCounts = new HashMap<>(); int left = 0, right = 0; int[] ans = {-1, 0, 0}; while (right < s.length()) { char character = s.charAt(right); windowCounts.put(character, windowCounts.getOrDefault(character, 0) + 1); if (targetCount.containsKey(character) && windowCounts.get(character).intValue() == targetCount.get(character).intValue()) { formed++; } while (left <= right && formed == requiredChars) { character = s.charAt(left); if (ans[0] == -1 || right - left + 1 < ans[0]) { ans[0] = right - left + 1; ans[1] = left; ans[2] = right; } windowCounts.put(character, windowCounts.get(character) - 1); if (targetCount.containsKey(character) && windowCounts.get(character).intValue() < targetCount.get(character).intValue()) { formed--; } left++; } right++; } return ans[0] == -1 ? "" : s.substring(ans[1], ans[2] + 1); } } ``` 上述代码实现了滑动窗口方法,通过两个指针(`left`, `right`)维护当前考察的窗口范围,并利用哈希表记录目标字符串`t`中的字符频率以及当前窗口内的字符频率。当窗口内包含了足够的`t`中字符时尝试收缩左边界以优化解的空间大小[^2]。
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