[LeetCode] 76. Minimum Window Substring

Given two strings s and t of lengths m and n respectively, return the minimum window substring of s such that every character in t (including duplicates) is included in the window. If there is no such substring, return the empty string "".

The testcases will be generated such that the answer is unique.

A substring is a contiguous sequence of characters within the string.

Example 1:

Input: s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
Output: "BANC"
Explanation: The minimum window substring "BANC" includes 'A', 'B', and 'C' from string t.

Example 2:

Input: s = "a", t = "a"
Output: "a"
Explanation: The entire string s is the minimum window.

Example 3:

Input: s = "a", t = "aa"
Output: ""
Explanation: Both 'a's from t must be included in the window.
Since the largest window of s only has one 'a', return empty string.

Constraints:

• m == s.length
• n == t.length
• 1 <= m, n <= 105
• s and t consist of uppercase and lowercase English letters.

Follow up: Could you find an algorithm that runs in O(m + n) time?

最小覆盖子串。

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。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

思路依然是滑动窗口（sliding window），这个题解是具有普适性的，可以套用到多个LC的题目中。如下是几个细节，

• 创建一个hashmap，记录T中出现的字母及其次数
• 创建一个变量count去记录T的长度
• 创建两个指针left和right，一前一后扫描S，right在前，left在后，去卡S里面的子串，看这个子串里面是否包含T中所有的字符
• 最后跳出循环的条件是right已经扫描完整个S的长度

扫描的一开始，是 right 指针往前走，每遇到一个字符，无论他在不在T中，就都去map中--这个字符；如果这个字符在T中也有，同时也要去count--。当 count == 0 的时候，证明此时的子串已经包含了T中所有的字母了，可以考虑缩减 start 和 end 之间的距离了。缩减的条件是 while (count == 0)，去看 end - start 是否能缩短那个最小长度 minLen，同时开始挪动 start 指针；若能缩短，也要记录一个变量 minStart，这样就能记住最短的子串到底从什么位置开始的。挪动 start 指针的时候也要去 map 中补足当前遍历到的字符的出现次数。如果当前字符在 map 中的 value 大于 0 了，count 也需要++，因为这说明有一个字符已经不在子串中了，此时会跳出 while 循环。最后最短子串是 s.substring(minStart, minStart + minLen)。

时间O(n)

空间O(1) - 128位的array几乎可以忽略不计

Java实现

class Solution {
    public String minWindow(String s, String t) {
        int[] map = new int[128];
        for (char c : t.toCharArray()) {
            map[c]++;
        }
        // end指针在右边，start指针在左边
        int start = 0;
        int end = 0;
        // 最短子串的起点
        int minStart = 0;
        // 最短子串的长度
        int minLen = Integer.MAX_VALUE;
        int counter = t.length();
        while (end < s.length()) {
            char c1 = s.charAt(end);
            if (map[c1] > 0) {
                counter--;
            }
            map[c1]--;
            end++;
            // 如果找到了所有t中的字符，可以试着缩小窗口的距离了
            while (counter == 0) {
                // 试图更新最短子串的长度和起点
                if (minLen > end - start) {
                    minLen = end - start;
                    minStart = start;
                }
                char c2 = s.charAt(start);
                map[c2]++;
                start++;
                if (map[c2] > 0) {
                    counter++;
                }
            }
        }
        return minLen == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(minStart, minStart + minLen);
    }
}

JavaScript实现

/**
 * @param {string} s
 * @param {string} t
 * @return {string}
 */
var minWindow = function (s, t) {
    let ans = '';
    // save all the letters in t to a hashmap
    let map = {};
    t.split('').forEach(ch => map[ch] = (map[ch] || 0) + 1);
    let count = Object.keys(map).length;

    // traverse s
    let l = 0;
    let r = -1;
    while (r < s.length) {
        if (count === 0) {
            // l~r contains t
            if (!ans || r - l + 1 < ans.length) {
                ans = s.slice(l, r + 1);
            }
            // get rid of curr ch and then move l
            if (map[s[l]] !== undefined) {
                map[s[l]]++;
            }
            if (map[s[l]] > 0) {
                count++;
            }
            l++;
        } else {
            // l~r doesn't contain t
            // move r and add new ch
            r++;
            if (map[s[r]] !== undefined) {
                map[s[r]]--;
            }
            if (map[s[r]] === 0) {
                count--;
            }
        }
    }
    return ans;
};

sliding window相关题目

LeetCode 题目总结