Leetcode Minimum Window Substring

Given a string S and a string T, find the minimum window in S which will contain all the characters in T in complexity O(n).

For example,
S =

"ADOBECODEBANC"

T =

"ABC"

Minimum window is

"BANC"

.

Note:
If there is no such window in S that covers all characters in T, return the emtpy string

""

.

If there are multiple such windows, you are guaranteed that there will always be only one unique minimum window in S.

题目的意思是：

　　给出两个字符串S和T，求S的最小子串（或者最小字符窗口），该子串包含所有T的字符。要求在线性时间内完成。如果没有符合要求的子串，则返回“”。如果有多个满足条件的最小子串，则返回第一个。

解题思路：

　　由于题目要求在线性时间内完成，就要减少T的字符的查找时间，故要考虑用hashMap。hashMap的查找时间复杂度是O(1)。由于目标串T可能含有重复字符，因此使用一个哈希表记录目标串的字符和字符出现的次数，同时要记录搜索窗口的已匹配的字符数count，最小字符窗口的开始位置start，已匹配的字符和次数findHashMap.

　　当已匹配的总字符数大于目标串的字符数时，即count > tLen时，要尽可能的把窗口的开始位置往后移动，即start前移，使窗口尽可能的小。

　　在移动窗口位置时必须满足的条件：

　　　（1）当前字符不在目标串T里

　　　（2）已匹配的次数大于目标串里相应字符出现的次数

注意特殊情况的处理

　　（1）两个字符串都为空的时候

　　（2）S的长度<T的长度

　　（3）S字符都不在T里面时start的处理

class Solution {
public:
string minWindow(string S, string T) {
if(S == "" || T == "" ||S.length() < T.length()) return "";
int sLen =S.length(), tLen = T.length();
unordered_map<char,int> hashMap;
for(int i = 0 ; i < tLen; ++ i) hashMap[T[i]]++;
unordered_map<char,int> findHashMap;
int count = 0, start =0, minLen = INT_MAX,minLenStart = -1;
for(int i = 0 ; i < sLen; ++ i){
char ch = S[i];
if(hashMap.find(ch)==hashMap.end()) continue;
findHashMap[ch]++;
if(findHashMap[ch] <= hashMap[ch]) count++;
if(count>=tLen){
char c = S[start];
while(findHashMap.find(c) == findHashMap.end() || findHashMap[c] > hashMap[c] ){
if(findHashMap.find(c)!=findHashMap.end()) findHashMap[c]--;
start++;
c = S[start];
}
int len = i-start+1;
if(len < minLen){
minLen = len;
minLenStart = start;
}
}
}
if(minLenStart == -1)return "";
else return S.substr(minLenStart,minLen);
}
};