LeetCode 76. 最小覆盖子串

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LeetCode 76. 最小覆盖子串

题目

给你一个字符串 S、一个字符串 T，请在字符串 S 里面找出：包含 T 所有字母的最小子串。

示例：

输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC"
输出: "BANC"

说明：

• 如果 S 中不存这样的子串，则返回空字符串 ""。
• 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
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解题思路

很自然能想到的是用滑动窗口来解决；
题目有个坑就是，对于s="aaa"和t="aa"，答案是"aa"而不是"a"，就是说，子串必须包含t的所有字母数量至少是t的长度；

思路1-滑动窗口

因为本题参数都是字母，故可以转为数组来处理；
步骤：

1. 创建t对应的数组need并统计其字母数量为窗口参照，创建用来搜索s的窗口数组search，窗口双指针left和right从s的0位置开始，记录匹配到t中字母的计数器count和最小覆盖子串的下标记录数组min;
2. right开始遍历s，统计到search，且若字母在need存在，则count++且最多统计need中的上限值；
3. 当count等于t的长度时表明找到了一个覆盖子串，此时停止right，从left开始缩小窗口，若找到了更小的坐标则更新min；

算法复杂度: n1为s的长度，n2为t的长度

• 时间复杂度： $ {color{Magenta}{Omicronleft(n1+n2 ight)}} $
• 空间复杂度： $ {color{Magenta}{Omicronleft(1 ight)}} $

算法源码示例

package leetcode;

import java.util.HashMap;

/**
 * @author ZhouJie
 * @date 2020年3月6日 下午9:41:21 
 * @Description: 76. 最小覆盖子串
 *
 */
public class LeetCode_0076 { 

}
class Solution_0076 {
	/**
	 * @author: ZhouJie
	 * @date: 2020年3月6日 下午11:46:51 
	 * @param: @param s
	 * @param: @param t
	 * @param: @return
	 * @return: String
	 * @Description: 2-按照题意要求，将1的改造一下，hash哈希表存对应字符出现次数；
	 * 				cache改为map类型，思路不变，但是改为校验cache的map与has是否完全一致即可；
	 * 				
	 * 				因为题目中的都是字母，所以不用HashMap改用128长度的数组足矣，
	 *
	 */
	public String minWindow_2(String s, String t) {
		int tLen = 0, sLen = 0;
		// 特例判断
		if (t == null || (tLen = t.length()) == 0) {
			return "";
		}
		// 特例判断
		if (s == null || (sLen = s.length()) < tLen) {
			return "";
		}
		// 需要找到的字母和数量，转为数组记录
		int[] need = new int[128];
		for (char c : t.toCharArray()) {
			need[c]++;
		}
		// 滑动窗口中的字母和数量
		int[] search = new int[128];
		// 滑动窗口左右指针和统计匹配到t中字母的计数count
		int left = 0, right = 0, count = 0;
		int[] min = new int[] { 0, sLen };
		while (right < sLen) {
			char c = s.charAt(right);
			// 记录s中当前字母数量，若是need中要找的，则count++且最多加need中的上限个
			search[c]++;
			if (need[c] > 0 && need[c] >= search[c]) {
				count++;
			}
			// 若s中的字母在t中全找到了，则开始从左侧缩小窗口
			while (count == tLen) {
				c = s.charAt(left);
				if (need[c] > 0 && need[c] >= search[c]) {
					count--;
				}
				// 若找到了更小的窗口则更新
				if (right - left < min[1] - min[0]) {
					min[0] = left;
					min[1] = right;
				}
				search[c]--;
				left++;
			}
			right++;
		}
		// 需要验证min[1]，未找到时返回""，否则截取s返回，记得截取右侧位置要+1
		return min[1] == sLen ? "" : s.substring(min[0], min[1] + 1);
	}
}