76. 最小覆盖子串

class Solution:
    def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
        if len(s)==0 or len(t)==0:
            return ''
        t_hashMap ={}
        s_hashMap ={}
        for i in t :#统计下t中每个character字符的频率
            t_hashMap[i] =t_hashMap.get(i,0)+1
        left =0 
        right =0 
        have =0  # 滑动窗口中涵盖字符的种类个数
        start =0
        best_len =inf 
        t_keys_cnt =len(t_hashMap)
        while right <len(s):
            s_hashMap[s[right]]=s_hashMap.get(s[right],0)+1
            #if  s_hashMap[s[right]] ==t_hashMap[s[right]] # s_hashMap[s[right]] 字符存在于t_hashMap ,python用iscontainer还是其他方法?
            if s[right] in t_hashMap:
                #s_hashMap[s[right]] +=1 #这里不能无条件的增加一次, 之前就加入过;s_hashMap.get(s[right],0)+1
                if s_hashMap[s[right]] == t_hashMap[s[right]]:#说明窗口新出现的字符,大于,说明要么是重复出现,要么是不符合的字符,t中不存在的。 只有等于时候才需要更新have的数量。 
                    have +=1 
            while( have ==t_keys_cnt) :#窗口符合条件,更新全局窗口的起点和长度,缩小空间
                if (right-left+1 )<best_len:
                    best_len =right-left+1
                    start =left #当前满足条件的起点记录 
            #窗口满足条件后,需要移动窗口左边界,以下一个加入元素继续判别是否满足要求
            #移动left之前要对left更新,如果它在t中存在,需要在窗口中消除s[left],更新have
                if s[left] in t_hashMap:
                    #注意:不是have -=1 ,是对数量-1,种类不一定消除了,数量是绝对减少了
                    s_hashMap[s[left]] -=1 
                    if t_hashMap[s[left]]> s_hashMap[s[left]]:
                        have -=1 
                #要物理移动left 
                left +=1
            #打破窗口条件后,需要移动right指针
            right +=1 
        #整个while循环结束,都没有找到,就返回一个空字符串
        return  s[start:start+best_len] if  best_len !=inf  else ''








        

### 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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