76. Minimum Window Substring

1. 思路

 要求时间复杂度为O(n)，可以定义两个指针i，j，指针i从左向右移动，当找到所有的T时i停止，开始移动指针j，当j的下一次移动使得s[j:i+1]没有包含T时停止，最后判断找到的i+1-j长度是不是最小的，即找到所谓的最小窗口。想法很简单，关键是找到一个数据结构表达T有没有“找全”，并且判断是否找到T的元素。

可以定义一个变量counter统计剩余需要找到的T中元素的个数，同时还要判断是否找到一个有效T中的元素，也就是说T中的元素找多了也没用。定义另一个数组count统计每个元素需要被找到的个数（可能为负，负数表示多找多了）。i移动时count元素值作减一操作，表示已经找到了；j移动时作加一操作，表示i找到的让j给丢掉了，请i再找一次。

2. AC代码

class Solution(object):
    def minWindow(self, s, t):
        """
        :type s: str
        :type t: str
        :rtype: str
        """
        count = [0 for _ in range(128)]
        for i in t:
            count[ord(i)] += 1
        counter = len(t)
        res_len = float('inf')
        res = ''
        j = 0
        for i in range(len(s)):
            if count[ord(s[i])] > 0:
                counter -= 1
            count[ord(s[i])] -= 1
            while(counter==0):
                if i - j + 1 < res_len:
                    res_len = i - j + 1
                    res = s[j:i+1]
                count[ord(s[j])] += 1
                if count[ord(s[j])] > 0:
                    counter += 1
                j += 1
        return res