[LeetCode] Minimum Window Substring 最小窗口子串

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.

这道题的要求是要在O(n)的时间度里实现找到这个最小窗口字串，那么暴力搜索Brute Force肯定是不能用的，我们可以考虑哈希表，其中key是T中的字符，value是该字符出现的次数。

- 我们最开始先扫描一遍T，把对应的字符及其出现的次数存到哈希表中。

- 然后开始遍历S，遇到T中的字符，就把对应的哈希表中的value减一，直到包含了T中的所有的字符，纪录一个字串并更新最小字串值。

- 将子窗口的左边界向右移，略掉不在T中的字符，如果某个在T中的字符出现的次数大于哈希表中的value，则也可以跳过该字符。

解法一：

class Solution {
public:
string minWindow(string S, string T) {
if (T.size() > S.size()) return "";
string res = "";
int left = 0, count = 0, minLen = S.size() + 1;
unordered_map<char, int> m;
for (int i = 0; i < T.size(); ++i) {
if (m.find(T[i]) != m.end()) ++m[T[i]];
else m[T[i]] = 1;
}
for (int right = 0; right < S.size(); ++right) {
if (m.find(S[right]) != m.end()) {
--m[S[right]];
if (m[S[right]] >= 0) ++count;
while (count == T.size()) {
if (right - left + 1 < minLen) {
minLen = right - left + 1;
res = S.substr(left, minLen);
}
if (m.find(S[left]) != m.end()) {
++m[S[left]];
if (m[S[left]] > 0) --count;
}
++left;
}
}
}
return res;
}
};

这道题也可以不用哈希表，直接用个int的数组来代替，因为ASCII只有256个字符，所以用两个大小为256的int数组即可代替哈希表，其余部分的思路完全相同，代码如下：

解法二：

class Solution {
public:
string minWindow(string S, string T) {
if (T.size() > S.size()) return "";
string res = "";
int left = 0, count = 0, minLen = S.size() + 1;
int tm[256] = {0}, sm[256] = {0};
for (int i = 0; i < T.size(); ++i) ++tm[T[i]];
for (int right = 0; right < S.size(); ++right) {
if (tm[S[right]] != 0) {
++sm[S[right]];
if (sm[S[right]] <= tm[S[right]]) ++count;
while (count == T.size()) {
if (right - left + 1 < minLen) {
minLen = right - left + 1;
res = S.substr(left, minLen);
}
if (tm[S[left]] != 0) {
--sm[S[left]];
if (sm[S[left]] < tm[S[left]]) --count;
}
++left;
}
}
}
return res;
}
};

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