力扣经典150题第三十三题:最小覆盖子串

目录

      • 解题思路与实现 - 最小覆盖子串
        • 问题描述
        • 示例
        • 解题思路
        • 算法实现
        • 复杂度分析
        • 测试与验证
        • 总结
      • 感谢阅读!

解题思路与实现 - 最小覆盖子串

问题描述

给定一个字符串 s 和一个字符串 t,返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串,则返回空字符串 ""

示例
  1. 输入:s = “ADOBECODEBANC”, t = “ABC”
    输出:“BANC”
    解释:最小覆盖子串 “BANC” 包含来自字符串 t 的 ‘A’、‘B’ 和 ‘C’。

  2. 输入:s = “a”, t = “a”
    输出:“a”
    解释:整个字符串 s 是最小覆盖子串。

  3. 输入:s = “a”, t = “aa”
    输出:“”
    解释:t 中两个字符 ‘a’ 均应包含在 s 的子串中,因此没有符合条件的子字符串,返回空字符串。

解题思路

使用滑动窗口(双指针)和哈希表的方法解决该问题:

  1. 使用哈希表 targetCount 记录字符串 t 中每个字符的出现次数。
  2. 使用两个指针 leftright 维护滑动窗口,初始时两者都指向字符串开头。
  3. 遍历字符串 s,右指针 right 向右移动,将字符加入窗口,并更新窗口内字符的计数。
  4. 当窗口包含了 t 中所有字符且满足条件时,移动左指针 left 缩小窗口,尝试找到最小的覆盖子串。
  5. 更新最小覆盖子串的起始位置和长度。
算法实现
public String minWindow(String s, String t) {if (s == null || s.isEmpty() || t == null || t.isEmpty() || s.length() < t.length()) {return "";}// 统计 t 中每个字符的出现次数Map<Character, Integer> targetCount = new HashMap<>();for (char c : t.toCharArray()) {targetCount.put(c, targetCount.getOrDefault(c, 0) + 1);}int left = 0, right = 0;int minLen = Integer.MAX_VALUE;int start = 0;int requiredChars = targetCount.size(); // 需要覆盖的字符种类数int formed = 0; // 已经覆盖的字符种类数Map<Character, Integer> windowCount = new HashMap<>();while (right < s.length()) {char currentChar = s.charAt(right);windowCount.put(currentChar, windowCount.getOrDefault(currentChar, 0) + 1);if (targetCount.containsKey(currentChar) && windowCount.get(currentChar).intValue() == targetCount.get(currentChar).intValue()) {formed++;}// 尝试缩小窗口while (left <= right && formed == requiredChars) {int currentLen = right - left + 1;if (currentLen < minLen) {minLen = currentLen;start = left;}char leftChar = s.charAt(left);windowCount.put(leftChar, windowCount.get(leftChar) - 1);if (targetCount.containsKey(leftChar) && windowCount.get(leftChar).intValue() < targetCount.get(leftChar).intValue()) {formed--;}left++;}right++;}return minLen == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start, start + minLen);
}
复杂度分析
  • 时间复杂度:O(m + n),其中 m 是字符串 s 的长度,n 是字符串 t 的长度。
  • 空间复杂度:O(m + n),使用了两个哈希表来存储字符出现次数。
测试与验证

设计不同测试用例,包括空字符串、单个字符、多个字符等情况,验证算法的正确性和效率。

总结

通过本文的详细解题思路和算法实现,可以有效地解决给定字符串中涵盖指定字符集合的最小子串问题。利用滑动窗口和哈希表的方法,可以高效地实现该算法。

感谢阅读!

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