Minimum Window Substring -- LeetCode
2014-03-03 04:23
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原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/minimum-window-substring/
这道题是字符串处理的题目,和Substring with Concatenation of All Words思路非常类似,同样是建立一个字典,然后维护一个窗口。区别是在这道题目中,因为可以跳过没在字典里面的字符(也就是这个串不需要包含且仅仅包含字典里面的字符,有一些不在字典的仍然可以满足要求),所以遇到没在字典里面的字符可以继续移动窗口右端,而移动窗口左端的条件是当找到满足条件的串之后,一直移动窗口左端直到有字典里的字符不再在窗口里。在实现中就是维护一个HashMap,一开始key包含字典中所有字符,value就是该字符的数量,然后遇到字典中字符时就将对应字符的数量减一。算法的时间复杂度是O(n),其中n是字符串的长度,因为每个字符再维护窗口的过程中不会被访问多于两次。空间复杂度则是O(字典的大小),也就是代码中T的长度。代码如下:
这个方法在Substring with Concatenation of All Words和Longest Substring Without Repeating Characters中都介绍过,属于一种类型的题目,只要掌握了思路便可以举一反三,都可以将这类问题降低到线性复杂度。
这道题是字符串处理的题目,和Substring with Concatenation of All Words思路非常类似,同样是建立一个字典,然后维护一个窗口。区别是在这道题目中,因为可以跳过没在字典里面的字符(也就是这个串不需要包含且仅仅包含字典里面的字符,有一些不在字典的仍然可以满足要求),所以遇到没在字典里面的字符可以继续移动窗口右端,而移动窗口左端的条件是当找到满足条件的串之后,一直移动窗口左端直到有字典里的字符不再在窗口里。在实现中就是维护一个HashMap,一开始key包含字典中所有字符,value就是该字符的数量,然后遇到字典中字符时就将对应字符的数量减一。算法的时间复杂度是O(n),其中n是字符串的长度,因为每个字符再维护窗口的过程中不会被访问多于两次。空间复杂度则是O(字典的大小),也就是代码中T的长度。代码如下:
public String minWindow(String S, String T) { if(S==null || S.length()==0) return ""; HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>(); for(int i=0; i<T.length();i++) { if(map.containsKey(T.charAt(i))) { map.put(T.charAt(i),map.get(T.charAt(i))+1); } else { map.put(T.charAt(i),1); } } int left = 0; int count = 0; int minLen = S.length()+1; int minStart = 0; for(int right=0; right<S.length();right++) { if(map.containsKey(S.charAt(right))) { map.put(S.charAt(right),map.get(S.charAt(right))-1); if(map.get(S.charAt(right))>=0) { count++; } while(count == T.length()) { if(right-left+1<minLen) { minLen = right-left+1; minStart = left; } if(map.containsKey(S.charAt(left))) { map.put(S.charAt(left), map.get(S.charAt(left))+1); if(map.get(S.charAt(left))>0) { count--; } } left++; } } } if(minLen>S.length()) { return ""; } return S.substring(minStart,minStart+minLen); }
这个方法在Substring with Concatenation of All Words和Longest Substring Without Repeating Characters中都介绍过,属于一种类型的题目,只要掌握了思路便可以举一反三,都可以将这类问题降低到线性复杂度。
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