12.最小覆盖子串【困难】

LCR 017. 最小覆盖子串

给定两个字符串 s 和 t 。返回 s 中包含 t 的所有字符的最短子字符串。如果 s 中不存在符合条件的子字符串，则返回空字符串 "" 。

如果 s 中存在多个符合条件的子字符串，返回任意一个。

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。

示例 1：

输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出："BANC" 
解释：最短子字符串 "BANC" 包含了字符串 t 的所有字符 'A'、'B'、'C'

示例 2：

输入：s = "a", t = "a"
输出："a"

示例 3：

输入：s = "a", t = "aa"
输出：""
解释：t 中两个字符 'a' 均应包含在 s 的子串中，因此没有符合条件的子字符串，返回空字符串。

 

思路：

• 先用哈希表 ori 统计字符串 t 中每个字符的出现次数（这是我们需要满足的目标）。
• 用两个指针 l（左）和 r（右）维护一个滑动窗口，窗口范围是 [l, r]。
• 右指针 r 不断向右扩展，把字符加入窗口（统计到 cnt 哈希表），直到窗口包含 t 的所有字符。
• 此时尝试移动左指针 l 来缩小窗口，同时检查窗口是否仍满足条件，记录最小的有效窗口。
• 重复步骤 3-4，直到右指针遍历完整个字符串 s。

注意：

check()函数迭代器逐个遍历ori的元素看看cnt中对应元素数量是否一致，全部一致返回true,否则返回false

while (check() && l <= r) {……}   当满足窗口内子串>= t字符串时，才会执行循环 去缩小窗口。

minLen记录当前最小窗口。

if (r - l + 1 < minLen) {……} 比当前最小窗口小再 进行缩小窗口操作

ansR, ansL 记录的是当前最小窗口的左右边界

class Solution {
    // ori：存储t中每个字符的目标出现次数
    Map<Character, Integer> ori = new HashMap<Character, Integer>();
    // cnt：存储当前滑动窗口中每个字符的出现次数
    Map<Character, Integer> cnt = new HashMap<Character, Integer>();

    public String minWindow(String s, String t) {
        int tLen = t.length();
        // 第一步：统计t中每个字符的出现次数，初始化ori
        for (int i = 0; i < tLen; i++) {
            char c = t.charAt(i);
            // getOrDefault：如果key不存在，返回默认值0，然后+1
            ori.put(c, ori.getOrDefault(c, 0) + 1);
        }

        // l：左指针
        int l = 0;
        int sLen = s.length(); // 单独存储字符串长度，避免复用
        int minLen = Integer.MAX_VALUE; // 专门记录最短窗口长度，初始为最大值
        int ansL = -1, ansR = -1;

        // 外层循环：右指针r遍历整个字符串
        for (int r = 0; r < sLen; r++) {
            char ss = s.charAt(r);
            if (ori.containsKey(ss)) {
                cnt.put(ss, cnt.getOrDefault(ss, 0) + 1);
            }

            // 缩小当前窗口：找到以当前r为右边界的最短有效窗口
            while (check() && l <= r) {
                // 只有当前窗口比历史最短更短时，才更新结果
                if (r - l + 1 < minLen) {
                    minLen = r - l + 1; // 更新最短窗口长度
                    ansL = l;
                    ansR = l + minLen; // 适配substring左闭右开
                }

                // 左指针右移，移出窗口字符
                if (ori.containsKey(s.charAt(l))) {
                    cnt.put(s.charAt(l), cnt.getOrDefault(s.charAt(l), 0) - 1);
                }
                l++;
            }
        }

        // 最终返回结果：如果没找到有效窗口则返回空串
        return ansL == -1 ? "" : s.substring(ansL, ansR);
    }

    // 核心辅助函数：检查当前窗口是否满足t的字符要求
    public boolean check() {
        Iterator iter = ori.entrySet().iterator();
        while (iter.hasNext()) {
            Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();
            Character key = (Character) entry.getKey();
            Integer val = (Integer) entry.getValue();
            if (cnt.getOrDefault(key, 0) < val) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

 

os: 难……啊………………救命………………