最小覆盖子串-leetcode
题目描述
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。
示例 1:
输入:s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出:"BANC"
解释:最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。
示例 2:
输入:s = "a", t = "a"
输出:"a"
解释:整个字符串 s 是最小覆盖子串。
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。
提示:
m == s.lengthn == t.length1 <= m, n <= 105s和t由英文字母组成
进阶:你能设计一个在 o(m+n) 时间内解决此问题的算法吗?
解法一
思路:
我们可以用滑动窗口的思想解决这个问题。在滑动窗口类型的问题中都会有两个指针,一个用于「延伸」现有窗口的 r 指针,和一个用于「收缩」窗口的 l 指针。在任意时刻,只有一个指针运动,而另一个保持静止。我们在 s 上滑动窗口,通过移动 r 指针不断扩张窗口。当窗口包含 t 全部所需的字符后,如果能收缩,我们就收缩窗口直到得到最小窗口。用一个哈希表表示 t 中所有的字符以及它们的个数,用一个哈希表动态维护窗口中所有的字符以及它们的个数,如果这个动态表中包含 t 的哈希表中的所有字符,并且对应的个数都不小于 t 的哈希表中各个字符的个数,那么当前的窗口是「可行」的。
代码:
class Solution {
Map<Character, Integer> ori = new HashMap<Character, Integer>();
Map<Character, Integer> cnt = new HashMap<Character, Integer>();
public String minWindow(String s, String t) {
int tLen = t.length();
for (int i = 0; i < tLen; i++) {
char c = t.charAt(i);
ori.put(c, ori.getOrDefault(c, 0) + 1);
}
int l = 0, r = -1;
int len = Integer.MAX_VALUE, ansL = -1, ansR = -1;
int sLen = s.length();
while (r < sLen) {
++r;
if (r < sLen && ori.containsKey(s.charAt(r))) {
cnt.put(s.charAt(r), cnt.getOrDefault(s.charAt(r), 0) + 1);
}
while (check() && l <= r) {
if (r - l + 1 < len) {
len = r - l + 1;
ansL = l;
ansR = l + len;
}
if (ori.containsKey(s.charAt(l))) {
cnt.put(s.charAt(l), cnt.getOrDefault(s.charAt(l), 0) - 1);
}
++l;
}
}
return ansL == -1 ? "" : s.substring(ansL, ansR);
}
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;
}
}
解法二
思路:
来自大佬的解答,利用之前滑动窗口优化的思想,利用一个数值来表示不匹配字符的数量。
代码:
class Solution {
public:
string minWindow(string s, string t) {
int n = s.size();
int cnt = t.size();
int occ[128]{};
//occ表示t中字符的频率,表示s串需要满足的字符数量
for(auto x : t) occ[x]++;
int l = 0, r = 0;
int minStart = 0, minSize = INT_MAX;
while(r < n){
while(cnt && r < n){
//occ[s[r]]>0,说明加入的字符是需要匹配的字符,那么还需要匹配的字符数量减一,之后occ[s[r]]中的值减一,表示这个字符还需要满足的数量减少
if(occ[s[r++]]-- > 0) cnt--;
}
//cnt=0,则满足条件,窗口是可行的
while(!cnt){
if(r - l < minSize){
minSize = r - l;
minStart = l;
}
//occ[s[l]]+1,表示移除l这个字符,还需要满足的数量就要加1,再比较,此时该位置数量大于0,表示还需要满足的数量增加1
if(++occ[s[l++]] > 0) cnt++;
}
}
return minSize == INT_MAX ? "" : s.substr(minStart,minSize);
}
};

浙公网安备 33010602011771号