LeetCode 76.最小覆盖子串(滑动窗口解法Python版)

本文介绍了一种解决字符串中最小子串问题的有效方法——滑动窗口。通过定义两个指针和字典,算法能高效地在字符串S中找出包含T所有字符的最短子串。文章详细解释了滑动窗口的实现原理,并提供了Python代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

给你一个字符串 S、一个字符串 T,请在字符串 S 里面找出:包含 T 所有字符的最小子串。
在这里插入图片描述

解题思路

LeetCode 上已经有很多大神写解题思路了,我也是看大神的思路写的。
此处记录我自己的理解过程。
滑动窗口是双指针的高级技巧,首先得定义两个指针,left和right,在窗口[left, right]中寻找符合题意的解,如何寻找这样的解即滑动窗口的核心思想。就题解题:
1、首先定义两个字典window和need,need记录T,window记录窗口中的字符出现次数
2、首先让右指针不断向右走,直至窗口中包含了T中所有元素
3、再不断缩短窗口,即让左指针也向右走,每走一步更新一下最新结果,直至走到窗口中不包含T中所有元素
4、重复2、3步骤直至右指针走到最右
上面的大致思路就是先找到一个符合包含T中所有元素的解(右指针右移),再去优化(左指针左移)这个解直至最优(最小子串)。滑动窗口的思想是比较好理解的,关键是实现起来需要注意一些细节和小技巧。

代码实现

class Solution:
    def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
        minlen = float('inf')		# 初始化最小子串长度
        left = 0
        right = 0
        res = ''
        window = dict()
        need = dict()
        for i in t:
            need[i] = need.get(i, 0) + 1
        match = 0
        while right < len(s):
            c1 = s[right]
            if c1 in need:		
                window[c1] = window.get(c1, 0) + 1     # 将匹配的字符加入windows
                if window[c1] == need[c1]:
                    match += 1              # c1出现次数符合要求,匹配计数+1
            right += 1                  	# 右指针右移

            while match == len(need):   # window中字符串符合need要求
                if right - left < minlen:		# 更新最小子串结果
                    start = left
                    minlen = right - left
                c2 = s[left]
                if c2 in need:
                    if window[c2] == need[c2]:
                        match -= 1
                    window[c2] -= 1			# 这里是个小技巧
                left += 1					# 左指针左移

        return '' if minlen == float('inf') else s[start:minlen+start]
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