leetcode 76. 最小覆盖子串

本文介绍了一种利用滑动窗口解决字符串匹配问题的方法,并详细解释了如何通过双指针技术寻找覆盖特定字符集合的最短子串。该方法不仅高效,而且易于理解。

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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 “” 。
输入

s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"

输出

"BANC"

二、解法

2.1 滑动窗口

解题思路:本题使用滑动窗口求解,即两个指针 l 和 r 都是从最左端向最右端移动,且 l 的位置一定在r 的左边或重合。注意本题虽然在 for 循环里出现了一个 while 循环,但是因为 while 循环负责移动 l 指针,且 l 只会从左到右移动一次,因此总时间复杂度仍然是 O(n)。本题使用了长度为 128的数组来映射字符,也可以用哈希表替代;其中 chars 表示目前每个字符缺少的数量,flag 表示每个字符是否在 T 中存在

class Solution {
public: 
    string minWindow(string S, string T) {
    vector<int> chars(128, 0);  // 表示目前每个字符串缺少的数量
    vector<bool> flag(128, false);  // 表示每个字符是否在T中存在
    // 先统计T中的字符情况
    for (int i = 0; i < T.size(); ++i)
    {
        flag[T[i]] = true;
        ++chars[T[i]];
    }

    // 移动滑动窗口,不断更改统计数据
    int cnt = 0, l = 0, min_l = 0, min_size = INT_MAX;
    for (int r = 0; r < S.size(); ++r)  // r为窗口右边界,l为窗口左边界
    {
        if (flag[S[r]]) {  // 如果遍历到T中的字符
            if (--chars[S[r]] >= 0)  // 减少结果中缺少的数量
                ++cnt;  // 统计结果中的字符
        }
        // 若目前滑动窗口已包含T中全部字符
        // 则尝试将l(左边界)右移,在不影响结果的情况下获得最短子字符串
        while (cnt == T.size())
        {
            if (r - l + 1 < min_size) {
                min_l = l;  // 更新最短字串的左边界
                min_size = r - l + 1; // 更新最短子串的大小
            }
            if (flag[S[l]] &&  // 若缩减的字符含有t中的字符
             ++chars[S[l]] > 0)  // 增加该字符在结果中缺少的数量
                --cnt;
            ++l;
        }
    }
    return min_size > S.size()? "": S.substr(min_l, min_size);  // 提取s中的子串
    }
};

复杂度分析

  • 时间复杂度:最坏情况下左右指针对 s 的每个元素各遍历一遍,哈希表中对 s 中的每个元素各插入、删除一次,对 t 中的元素各插入一次。每次检查是否可行会遍历整个 tt 的哈希表,哈希表的大小与字符集的大小有关,设字符集大小为 C,则渐进时间复杂度为O(C⋅∣s∣+∣t∣)
    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。。
  • 空间复杂度:这里用了两张哈希表作为辅助空间,每张哈希表最多不会存放超过字符集大小的键值对,我们设字符集大小为 C ,则渐进空间复杂度为 O©。
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