题目描述(困难难度)

76. Minimum Window Substring - 图1

给两个字符串,S 和 T,在 S 中找出包含 T 中所有字母的最短字符串,不考虑顺序。

解法一 滑动窗口

没有想出来,直接看来了题解,这里总结一下。

用双指针 left 和 right 表示一个窗口。

  1. right 向右移增大窗口,直到窗口包含了所有要求的字母。进行第二步。
  2. 记录此时的长度,left 向右移动,开始减少长度,每减少一次,就更新最小长度。直到当前窗口不包含所有字母,回到第 1 步。
  1. S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC"
  2. A D O B E C O D E B A N C //l 和 r 初始化为 0
  3. ^
  4. l
  5. r
  6. A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
  7. ^ ^
  8. l r
  9. A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
  10. ^ ^
  11. l r
  12. A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
  13. ^ ^
  14. l r
  15. A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
  16. ^ ^
  17. l r
  18. //此时窗口中包含了所有字母(ABC),停止移动 r,记录此时的 l 和 r,然后开始移动 l
  19. A D O B E C O D E B A N C
  20. ^ ^
  21. l r
  22. //向后移动 l,减小窗口,此时窗口中没有包含所有字母(ABC),重新开始移动 r,扩大窗口
  23. A D O B E C O D E B A N C
  24. ^ ^
  25. l r
  26. //移动 r 直到窗口包含了所有字母(ABC),
  27. //和之前的长度进行比较,如果窗口更小,则更新 l 和 r
  28. //然后开始移动 l,开始缩小窗口
  29. A D O B E C O D E B A N C
  30. ^ ^
  31. l r
  32. //此时窗口内依旧包含所有字母
  33. //和之前的长度进行比较,如果窗口更小,则更新 l 和 r
  34. //继续移动 l,继续缩小窗口
  35. A D O B E C O D E B A N C
  36. ^ ^
  37. l r
  38. //此时窗口内依旧包含所有字母
  39. //和之前的长度进行比较,如果窗口更小,则更新 l 和 r
  40. //继续移动 l,继续缩小窗口
  41. A D O B E C O D E B A N C
  42. ^ ^
  43. l r
  44. //继续减小 l,直到窗口中不再包含所有字母,然后开始移动 r,不停的重复上边的过程,直到全部遍历完

思想有了,其实这里需要解决的问题只有一个,怎么来判断当前窗口包含了所有字母。

判断字符串相等,并且不要求顺序,之前已经用过很多次了,利用 HashMap,对于两个字符串 S = “ADOBECODEBANC”, T = “ABCB”,用 map 统计 T 的每个字母的出现次数,然后遍历 S,遇到相应的字母,就将相应字母的次数减 1,如果此时 map 中所有字母的次数都小于等于 0,那么此时的窗口一定包含了所有字母。

  1. public String minWindow(String s, String t) {
  2. Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
  3. //遍历字符串 t,初始化每个字母的次数
  4. for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
  5. char char_i = t.charAt(i);
  6. map.put(char_i, map.getOrDefault(char_i, 0) + 1);
  7. }
  8. int left = 0; //左指针
  9. int right = 0; //右指针
  10. int ans_left = 0; //保存最小窗口的左边界
  11. int ans_right = -1; //保存最小窗口的右边界
  12. int ans_len = Integer.MAX_VALUE; //当前最小窗口的长度
  13. //遍历字符串 s
  14. while (right < s.length()) {
  15. char char_right = s.charAt(right);
  16. //判断 map 中是否含有当前字母
  17. if (map.containsKey(char_right)) {
  18. //当前的字母次数减一
  19. map.put(char_right, map.get(char_right) - 1);
  20. //开始移动左指针,减小窗口
  21. while (match(map)) { //如果当前窗口包含所有字母,就进入循环
  22. //当前窗口大小
  23. int temp_len = right - left + 1;
  24. //如果当前窗口更小,则更新相应变量
  25. if (temp_len < ans_len) {
  26. ans_left = left;
  27. ans_right = right;
  28. ans_len = temp_len;
  29. }
  30. //得到左指针的字母
  31. char key = s.charAt(left);
  32. //判断 map 中是否有当前字母
  33. if (map.containsKey(key)) {
  34. //因为要把当前字母移除,所有相应次数要加 1
  35. map.put(key, map.get(key) + 1);
  36. }
  37. left++; //左指针右移
  38. }
  39. }
  40. //右指针右移扩大窗口
  41. right++;
  42. }
  43. return s.substring(ans_left, ans_right+1);
  44. }
  45. //判断所有的 value 是否为 0
  46. private boolean match(Map<Character, Integer> map) {
  47. for (Integer value : map.values()) {
  48. if (value > 0) {
  49. return false;
  50. }
  51. }
  52. return true;
  53. }

时间复杂度:O(nm),n 是 S 的长度,match 函数消耗 O(m)。

空间复杂度:O(m),m 是 T 的长度。

参考这里,由于字符串中只有字母,我们其实可以不用 hashmap,可以直接用一个 int 数组,字母的 ascii 码值作为下标,保存每个字母的次数。

此外,判断当前窗口是否含有所有字母,我们除了可以判断所有字母的次数是否小于等于 0,还可以用一个计数变量 count,把 count 初始化为 t 的长度,然后每次找到一个满足条件的字母,count 就减 1,如果 count 等于了 0,就代表包含了所有字母。这样的话,可以把之前的 match(map) 优化到 O(1)。

  1. public String minWindow(String s, String t) {
  2. int[] map = new int[128];
  3. // 遍历字符串 t,初始化每个字母的次数
  4. for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
  5. char char_i = t.charAt(i);
  6. map[char_i]++;
  7. }
  8. int left = 0; // 左指针
  9. int right = 0; // 右指针
  10. int ans_left = 0; // 保存最小窗口的左边界
  11. int ans_right = -1; // 保存最小窗口的右边界
  12. int ans_len = Integer.MAX_VALUE; // 当前最小窗口的长度
  13. int count = t.length();
  14. // 遍历字符串 s
  15. while (right < s.length()) {
  16. char char_right = s.charAt(right);
  17. // 当前的字母次数减一
  18. map[char_right]--;
  19. //代表当前符合了一个字母
  20. if (map[char_right] >= 0) {
  21. count--;
  22. }
  23. // 开始移动左指针,减小窗口
  24. while (count == 0) { // 如果当前窗口包含所有字母,就进入循环
  25. // 当前窗口大小
  26. int temp_len = right - left + 1;
  27. // 如果当前窗口更小,则更新相应变量
  28. if (temp_len < ans_len) {
  29. ans_left = left;
  30. ans_right = right;
  31. ans_len = temp_len;
  32. }
  33. // 得到左指针的字母
  34. char key = s.charAt(left);
  35. // 因为要把当前字母移除,所有相应次数要加 1
  36. map[key]++;
  37. //此时的 map[key] 大于 0 了,表示缺少当前字母了,count++
  38. if (map[key] > 0) {
  39. count++;
  40. }
  41. left++; // 左指针右移
  42. }
  43. // 右指针右移扩大窗口
  44. right++;
  45. }
  46. return s.substring(ans_left, ans_right + 1);
  47. }

开始自己的思路偏了,一直往递归,动态规划的思想走,导致没想出来。对滑动窗口的应用的少,这次加深了印象。

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