Minimum Window Substring -- LeetCode

                原题链接:  http://oj.leetcode.com/problems/minimum-window-substring/  

这道题是字符串处理的题目，和Substring with Concatenation of All Words思路非常类似，同样是建立一个字典，然后维护一个窗口。区别是在这道题目中，因为可以跳过没在字典里面的字符（也就是这个串不需要包含且仅仅包含字典里面的字符，有一些不在字典的仍然可以满足要求），所以遇到没在字典里面的字符可以继续移动窗口右端，而移动窗口左端的条件是当找到满足条件的串之后，一直移动窗口左端直到有字典里的字符不再在窗口里。在实现中就是维护一个HashMap，一开始key包含字典中所有字符，value就是该字符的数量，然后遇到字典中字符时就将对应字符的数量减一。算法的时间复杂度是O(n),其中n是字符串的长度，因为每个字符再维护窗口的过程中不会被访问多于两次。空间复杂度则是O(字典的大小)，也就是代码中T的长度。代码如下： 

public String minWindow(String S, String T) {    if(S==null || S.length()==0)        return "";    HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();    for(int i=0; i<T.length();i++)    {        if(map.containsKey(T.charAt(i)))        {            map.put(T.charAt(i),map.get(T.charAt(i))+1);        }        else        {            map.put(T.charAt(i),1);        }    }    int left = 0;    int count = 0;    int minLen = S.length()+1;    int minStart = 0;    for(int right=0; right<S.length();right++)    {        if(map.containsKey(S.charAt(right)))        {            map.put(S.charAt(right),map.get(S.charAt(right))-1);            if(map.get(S.charAt(right))>=0)            {                count++;            }            while(count == T.length())            {                if(right-left+1<minLen)                {                    minLen = right-left+1;                    minStart = left;                                    }                if(map.containsKey(S.charAt(left)))                {                    map.put(S.charAt(left), map.get(S.charAt(left))+1);                    if(map.get(S.charAt(left))>0)                    {                        count--;                    }                }                left++;            }        }    }    if(minLen>S.length())    {        return "";    }    return S.substring(minStart,minStart+minLen);}

这个方法在Substring with Concatenation of All Words和Longest Substring Without Repeating Characters中都介绍过，属于一种类型的题目，只要掌握了思路便可以举一反三，都可以将这类问题降低到线性复杂度。