Skip to content

Latest commit

 

History

History
198 lines (166 loc) · 7.54 KB

leetCode-76-Minimum-Window-Substring.md

File metadata and controls

198 lines (166 loc) · 7.54 KB

题目描述(困难难度)

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。
S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC"
A D O B E C O D E B A N C //l 和 r 初始化为 0
^
l
r

A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
^ ^
l r

A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
^   ^
l   r

A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
^     ^
l     r

A D O B E C O D E B A N C //向后移动 r,扩大窗口
^       ^
l       r


//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
A D O B E C O D E B A N C 
^         ^
l         r

//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
A D O B E C O D E B A N C 
  ^       ^
  l       r
  
//移动 r 直到窗口包含了所有字母(ABC),
//和之前的长度进行比较,如果窗口更小,则更新 l 和 r
//然后开始移动 l,开始缩小窗口
A D O B E C O D E B A N C 
  ^                 ^
  l                 r
  
//此时窗口内依旧包含所有字母
//和之前的长度进行比较,如果窗口更小,则更新 l 和 r
//继续移动 l,继续缩小窗口
A D O B E C O D E B A N C 
    ^               ^
    l               r
    
//此时窗口内依旧包含所有字母
//和之前的长度进行比较,如果窗口更小,则更新 l 和 r
//继续移动 l,继续缩小窗口
A D O B E C O D E B A N C 
      ^             ^
      l             r

//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。

public String minWindow(String s, String t) { 
    Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
    //遍历字符串 t,初始化每个字母的次数
    for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
        char char_i = t.charAt(i);
        map.put(char_i, map.getOrDefault(char_i, 0) + 1);
    }
    int left = 0; //左指针
    int right = 0; //右指针
    int ans_left = 0; //保存最小窗口的左边界
    int ans_right = -1; //保存最小窗口的右边界
    int ans_len = Integer.MAX_VALUE; //当前最小窗口的长度
    //遍历字符串 s
    while (right < s.length()) {
        char char_right = s.charAt(right);
        //判断 map 中是否含有当前字母
        if (map.containsKey(char_right)) {
            //当前的字母次数减一
            map.put(char_right, map.get(char_right) - 1);
            //开始移动左指针,减小窗口
            while (match(map)) { //如果当前窗口包含所有字母,就进入循环
                //当前窗口大小
                int temp_len = right - left + 1;
                //如果当前窗口更小,则更新相应变量
                if (temp_len < ans_len) {
                    ans_left = left;
                    ans_right = right;
                    ans_len = temp_len;
                }
                //得到左指针的字母
                char key = s.charAt(left);
                //判断 map 中是否有当前字母
                if (map.containsKey(key)) {
                    //因为要把当前字母移除,所有相应次数要加 1
                    map.put(key, map.get(key) + 1);
                }
                left++; //左指针右移
            }
        }
        //右指针右移扩大窗口
        right++;
    }
    return s.substring(ans_left, ans_right+1);
}

//判断所有的 value 是否为 0
private boolean match(Map<Character, Integer> map) {
    for (Integer value : map.values()) {
        if (value > 0) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

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)。

public String minWindow(String s, String t) {
    int[] map = new int[128];
    // 遍历字符串 t,初始化每个字母的次数
    for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
        char char_i = t.charAt(i);
        map[char_i]++;
    }
    int left = 0; // 左指针
    int right = 0; // 右指针
    int ans_left = 0; // 保存最小窗口的左边界
    int ans_right = -1; // 保存最小窗口的右边界
    int ans_len = Integer.MAX_VALUE; // 当前最小窗口的长度
    int count = t.length();
    // 遍历字符串 s
    while (right < s.length()) {
        char char_right = s.charAt(right);

        // 当前的字母次数减一
        map[char_right]--;
       
        //代表当前符合了一个字母
        if (map[char_right] >= 0) {
            count--;
        }
        // 开始移动左指针,减小窗口
        while (count == 0) { // 如果当前窗口包含所有字母,就进入循环
            // 当前窗口大小
            int temp_len = right - left + 1;
            // 如果当前窗口更小,则更新相应变量
            if (temp_len < ans_len) {
                ans_left = left;
                ans_right = right;
                ans_len = temp_len;
            }
            // 得到左指针的字母
            char key = s.charAt(left);
            // 因为要把当前字母移除,所有相应次数要加 1
            map[key]++;
            //此时的 map[key] 大于 0 了,表示缺少当前字母了,count++
            if (map[key] > 0) {
                count++;
            }
            left++; // 左指针右移
        }
        // 右指针右移扩大窗口
        right++;
    }
    return s.substring(ans_left, ans_right + 1);
}

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。