Daily coding:最小覆盖子串

76. 最小覆盖子串 滑动窗口 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串,则返回空字符串 “” 。 注意: 对于 t 中重复字符,我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。 如果 s 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。 示例 1: 输入:s = “ADOBECODEBANC”, t = “ABC” 输出:“BANC” 示例 2: 输入:s = “a”, t = “a” 输出:“a” 示例 3: 输入: s = “a”, t = “ 阅读详情

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。

示例:

输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC"
输出: "BANC"

说明:

  • 如果 S 中不存这样的子串,则返回空字符串 ""。
  • 如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。

代码:

lass Solution:
    def minWindow(self, s: 'str', t: 'str') -> 'str':
        from collections import Counter
        t = Counter(t)
        lookup = Counter()
        start = 0
        end = 0
        min_len = float("inf")
        res = ""
        while end < len(s):
            lookup[s[end]] += 1
            end += 1
            #print(start, end)
            while all(map(lambda x: lookup[x] >= t[x], t.keys())):
                if end - start < min_len:
                    res = s[start:end]
                    min_len = end - start
                lookup[s[start]] -= 1
                start += 1
        return res

https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring/solution/hua-dong-chuang-kou-by-powcai-2/

all()函数:

>>> all(['a', 'b', 'c', 'd'])  # 列表list,元素都不为空或0
True
>>> all(['a', 'b', '', 'd'])   # 列表list,存在一个为空的元素
False
>>> all([0, 1,2, 3])          # 列表list,存在一个为0的元素
False
   
>>> all(('a', 'b', 'c', 'd'))  # 元组tuple,元素都不为空或0
True
>>> all(('a', 'b', '', 'd'))   # 元组tuple,存在一个为空的元素
False
>>> all((0, 1, 2, 3))          # 元组tuple,存在一个为0的元素
False
   
>>> all([])             # 空列表
True
>>> all(())             # 空元组
True

 collections模块—— Counter:

>>> c = Counter("abcdefgab")
>>> c["a"]
2
>>> c["c"]
1
>>> c["h"]
0

map()函数:

>>>def square(x) :            # 计算平方数
...     return x ** 2
... 
>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
 
# 提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

Python中可以用如下方式表示正负无穷:

float("inf"), float("-inf")

 

Java实现 LeetCode 76 最小覆盖子串 76. 最小覆盖子串 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 所有字母的最小子串。 示例: 输入: S = “ADOBECODEBANC”, T = “ABC” 输出: “BANC” 说明: 如果 S 中不存这样的子串,则返回空字符串 “”。 如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。 class Solution { //滑动窗口的应用 ... 阅读详情

相关推荐

Java实现查找最短匹配字符串(LeetCode最短窗口子字符串)

最小窗口子字符串 给定一个字符串 S 和一个字符串 T,请在 S 中找出包含 T 所有字母的最小子串。 示例: 输入: S = “ADOBECODEBANC”, T = “ABC” 输出: “BANC” 如果 S 中不存这样的子串,则返回空字符串 “”。 如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。 分析: 分析思路参考:https://blog.youkuaiyun.com/whdAlive/a...

ArcherLu的博客 3097

Java最小覆盖子串

内存消耗41.9MB,在所有Java提交中击败了47.81%的用户。执行用时10ms,在所有Java提交中击败了65.58%的用户。所有字符的子串,则返回空字符串。通过测试用例266/266。所有字符的最小子串。

qq_42900213的博客 584

Java 求解最小覆盖子串

文章目录一、题目二、题解三、代码四、总结 一、题目 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串,则返回空字符串 “” 。 注意: 对于 t 中重复字符,我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。 如果 s 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。 二、题解 采用滑动窗口的思想 用i,j表示滑动窗口的左边界和右边界,通过改变i,j来扩展和收缩滑动窗口,可以想象成一个窗口在字符串上游走,当这个窗口包含的元

南淮北安的博客 824

最小覆盖子串(Java)

(leetcode 76) 困难 题目要求 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串,则返回空字符串 "" 。 注意: 对于 t 中重复字符,我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。 如果 s 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。 示例 1: 输入:s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出:"BANC" 思路 注意,本题的 t 字符串可以包含多个相同的字符 建

LRC1062702315的博客 1021

daily-coding-challenge-gallery:每日编码挑战(PCJ)画廊-ECH Works

daily-coding-challenge-gallery:每日编码挑战(PCJ)画廊-ECH Works

Python解析骑行fit文件:从数据缺失到完整记录

本文详细介绍了如何利用Python解析和处理骑行FIT文件,解决数据缺失问题。通过使用fitparse库读取二进制FIT文件,并结合Garmin FitCSVTool进行格式转换,指导读者一步步诊断数据完整性、设计心率修补方案,并最终生成完整的骑行记录文件。该方法为骑行爱好者提供了灵活的数据修复与自定义分析能力。

weixin_29062255的博客 456

最小覆盖子串(Java详解)

来解决本题,即使用left 和 right 两个指针维护一个窗口,窗口中不包含 t 中所有字符时,right向右滑动,添加新的字符,当窗口中包含 t 中所有字符时,判断并更新最小子串,再将left 向右滑动,移除左边元素。每次记录子串的长度,并更新记录的最短子串,当i 遍历完 s 时,找到最小子串,由于当 i 找到 t 中字符时,要使用 j 向后遍历,找到子串,因此,暴力枚举的时间复杂度为O(此时,虽然A为t中字符,但窗口中A的个数大于 t 中A的个数,此时的字符A不能判断为有效字符。

2301_76161469的博客 2450

Cartographer从安装到实战:手把手教你运行2D/3D建图与定位

本文提供了一份详尽的Cartographer从零安装到实战应用的完整指南。内容涵盖环境准备、依赖编译、源码构建等关键步骤,并手把手指导读者运行2D/3D官方数据集进行建图与定位测试。文章深入解析了参数配置与自定义数据适配方法,帮助开发者快速掌握这一强大的实时同步定位与建图工具,并将其应用于机器人导航与自动驾驶等实际场景。

rice5的博客 952

java最小子串覆盖_最小覆盖子串

35这道题的思路是:1) begin开始指向0, end一直后移,直到begin - end区间包含T中所有字符。记录窗口长度d2) 然后begin开始后移移除元素,直到移除的字符是T中的字符则停止,此时T中有一个字符没被包含在窗口,3) 继续后移end,直到T中的所有字符被包含在窗口,重新记录最小的窗口d。4) 如此循环知道end到S中的最后一个字符。时间复杂度为O(n)public class...

weixin_39616693的博客 571

手把手教你用CCS v7.3调试TI DSP28377:从连接仿真器到看懂Flash里的秘密

本文详细介绍了使用CCS v7.3调试TI DSP28377的全过程,从连接仿真器到解析Flash启动机制。通过实战演示和关键配置要点,帮助工程师快速掌握DSP调试技巧,并深入探讨bootloader设计与在线升级的实现方法,提升开发效率。

weixin_29158413的博客 408

QDMA工程搭建/windows驱动编译与性能测试

请注意,根据您的目标操作系统,您可能需要在windows启动配置中启用测试签名的驱动程序,以便启用此驱动程序的安装。右键单击设备,选择更新驱动程序软件,然后选择构建的QDMA驱动程序的文件夹(通常为。创建一个新工程,在IP Catalog中搜索QDMA,双击创建qdma ip核。驱动程序安装安装驱动程序最简单的方法是通过Windows的“设备管理器”。如果系统提示未经验证的驱动程序发布者,请选择无论如何安装此驱动程序软件。本节主要介绍QDMA驱动在Windows系统的源文件、编译和安装过程。

qq_28455081的博客 2287

Daily Coding [1/60]

1. 二叉树的最短路径 1.1 题目描述 Given a binary tree, find its minimum depth.The minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the nearest leaf node… 1.2 广度优先搜索(层次遍历) 题...

kingyata的博客 165

Win10网络图标消失,网络图标变成灰色,打开网络设置闪退等问题解决

介绍 主要解决如下问题 网络图标消失 常用方法配置中出现的网络图标变成灰色没有办法打开 打开网络和Internet闪退 错误提示`网络发现已关闭。网络计算机和设备不可见。请启动网络和共享中心的网络发现。 连不上网,诊断结果为 依赖服务或组无法启动 这个问题大概率通过重装系统不能解决,请大家谨慎测试之后最后选择重装这个路线。 方法1:这一步一定要做(卸载三方软件) 把360安全卫士,软件管家这些东西都卸载掉。 我的问题一开始就是这个软件引起的,可能他检测到我还给台式机配了无线网卡,然后就把有线网络的一些

呆呆象呆呆的博客 3万+

leetcode74.最小覆盖字串(Python实现)

题目:最小覆盖子串 题目来源:leetcode 看到子串问题,一个很容易想到的思路是利用双指针来解决,那么,在本题条件下如何利用双指针实现呢,首先看题目要求,我们可以得出如下结论: s长度严格不小于t长度 输出结果为字串,意味着必须连续 可以看出对输出结果的不要求保持顺序 滑动窗口 由于要求字串必须包含t中所有字符,所以我们不妨先初始化一个Hash表t_dt,键为t中字符,值为该字符在t中出现的次数。 以 s=“ADOBECODEBANC”,t=“ABC” 为例 from collections im

airen的博客 990

13、7自由度机械臂混合逆运动学算法解析

本文介绍了一种针对7自由度机械臂的混合逆运动学算法,通过引入额外参数Φ解决冗余自由度问题,并实现了避障、避免关节超限和扩大工作空间。该方法采用解析逆运动学求解策略,克服了机械臂在奇异位姿时的配置不连续性问题。通过对比实验验证了该算法在腕部关节角度连续性和位姿可达性方面的优越性,同时结合躯干逆运动学显著扩展了机械臂的工作空间。

rgv23456789的博客 237

基于STM32的智能电子秤设计毕业论文

摘要:本文设计了一款基于STM32F103C8T6的智能电子秤系统,通过HX711称重传感器实现高精度测量,采用OLED显示和矩阵键盘完成人机交互。系统包含重量采集、数据处理、单价设置、去皮清零及总价计算等功能模块,经测试测量误差小于0.1%,稳定性良好。研究实现了低成本、高可靠性的智能称重方案,为后续无线传输和AI算法集成奠定了基础。关键词:STM32;智能电子秤;HX711;OLED显示;矩阵键盘。

3254968421的博客 849

滑动窗口

76. 最小覆盖子串 76. 最小覆盖子串 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。 示例: 输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC" 输出: "BANC" 说明: 如果 S 中不存这样的子串,则返回空字符串 ""。 如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案。 1.构建一个滑动窗口,左右指针怎么移动?右指针移动:当窗口内的内容不满足条件 左指针:当窗口内的指针满足条件 class Solutio.

北歌的博客 503

软件测试高频面试题 2026 最新整理(功能 + 自动化)

本文系统整理了2026年软件测试面试高频题目及参考答案,涵盖功能测试、自动化测试及新兴热点领域。功能测试部分包含测试基础概念、用例设计方法、缺陷管理流程等10个必背题;自动化测试部分详细解析工具选择、元素定位、框架搭建等10个热门考点;新增章节聚焦AI测试、安全测试、性能指标等5个前沿话题。参考答案均采用结构化表述,包含定义、区别、适用场景等关键要素,并强调结合项目经验作答。文末提供2026版面试技巧,建议采用"结论-分点-总结"的回答逻辑,重点展现问题解决能力和技术前瞻性。

SmallBull的博客 1970

leetcode 最小覆盖子串(Java)

Leetcode汇总贴: leetcode经典编程题目(Java实现) leetcode题目 最小覆盖子串 leetcode 76 题目描述 Given a string S and a string T, find the minimum window in S which will contain all the characters in T in complexity O(n). ...

聚沙成塔 2991

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

LintCode:M-最小子串覆盖

给定一个字符串source和一个目标字符串target,在字符串source中找到包括所有目标字符串字母的子串。  注意事项 如果在source中没有这样的子串,返回"",如果有多个这样的子串,返回起始位置最小的子串。 您在真实的面试中是否遇到过这个题?  Yes 说明 在答案的子串中的字母在目标字符串中是否需要具有相同的顺序?

iyangdi的博客 966

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

最小覆盖子串的长度

最小覆盖子串:对于某个字符串s,它的最小覆盖子串指的是长度最小的子串p,p满足通过自身的多次连接得到q,最后能够使s成为q的子串。 比如: 对于s="abcab",它的最小覆盖子串p="abc",因为p通过在它后面再接上一个p(即重叠0个字符),可以得到q="abcabc",此时s是q的子串。 对于s="ababab",它的最小覆盖子串为p="ab"。 根据KMP算法的next数组的定义,

Shuyu Fang 2927

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

最小覆盖子串

参考import java.util.HashMap; import java.util.Map;public class Solution { public String minWindow(String s, String t) { HashMap<Character, Integer> tp = new HashMap<>(); HashMap<Chara

wwhhff11 613

leetcode76——最小覆盖子串——java实现

题目要求: 分析: 这道题目利用滑动窗口来做,感谢滑动窗口算法通用思想的分析。 在这道题目中,设置一个HashMap用来存储字符串T的字母和个数,然后对字符串S进行遍历,如果遍历到的字符在map中存在,则将其个数减1,并且还要设置一个计数器count,其初始值为t.length(),当map中字符的个数≥0时,count --,当count = 0时,就证明目前遍历的字符时包含所有T的字符的。 ...

阿花的IT历程 759

76. 最小覆盖子串(java实现,题解,双指针, 哈希)

题目传送门 解题流程吐槽:解题思路:代码实现: 吐槽: 首先java的空指针异常的确是思路不够清晰导致的,但是做题方面和c++比起来也太坑了吧。搞明白算法就不容易了,居然还要处理各种java需要的细节。难度倍增。我直接吐血身亡。。。 解题思路: 这道题的意思是让我们找出一个字符串s的某一个子串。这个子串满足的条件是包含另一个字符串t的所有字符。 那问题就转成了将字符串t的所有字符统计起来。看看s的哪个子串能包含这个统计。(当然,子串长度要最小)。 此题的解法是双指针做法 + 哈希表: 我们先统计出字符串

weixin_43795939的博客 395

Java实现-最小子串覆盖

给定一个字符串source和一个目标字符串target,在字符串source中找到包括所有目标字符串字母的子串。  注意事项 如果在source中没有这样的子串,返回"",如果有多个这样的子串,返回起始位置最小的子串。 您在真实的面试中是否遇到过这个题?  Yes 说明 在答案的子串中的字母在目标字符串中是否需要具有相同的顺序? —

Narasimha_Karumanchi 4097
上一篇: ROS笔记十(基于Python、Kinetic):rviz基础——快速配置并渲染点云和摄像机图像数据
下一篇: Daily coding:寻找两个正序数组的中位数
进击的香皂
博客等级 码龄8年 34粉丝 20原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值