之前的blog链接：https://blog.csdn.net/weixin_43303286/article/details/131700482?spm=1001.2014.3001.5501

我用的方法是在leetcode再过一遍例题，明显会的就复制粘贴，之前没写出来就重写，然后从拓展题目中找题目来写。辅以Labuladong的文章看。然后刷题不用CLion了，使用leetcode自带模拟面试环境。

76 . 最小覆盖子串

leetcode链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-window-substring/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked

给你一个字符串 s 、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 "" 。注意：对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。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'。
示例 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。
示例 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。

这题的意思就是在s中找到含有t所有字母的最小长度的子串。滑动窗口的思路是这样：

1、我们在字符串 S 中使用双指针中的左右指针技巧，初始化 left = right = 0，把索引左闭右开区间 [left, right) 称为一个「窗口」。

2、我们先不断地增加 right 指针扩大窗口 [left, right)，直到窗口中的字符串符合要求（包含了 T 中的所有字符）。

3、此时，我们停止增加 right，转而不断增加 left 指针缩小窗口 [left, right)，直到窗口中的字符串不再符合要求（不包含 T 中的所有字符了）。同时，每次增加 left，我们都要更新一轮结果。

4、重复第 2 和第 3 步，直到 right 到达字符串 S 的尽头。

第 2 步相当于在寻找一个「可行解」，然后第 3 步在优化这个「可行解」，最终找到最优解。

最终代码：

class Solution {
public:string minWindow(string s, string t) {unordered_map<char, int> need, window;for (char c : t) need[c]++;int left = 0, right = 0;int valid = 0;// 记录最小覆盖子串的起始索引及长度int start = 0, len = INT_MAX;while (right < s.size()) {// c 是将移入窗口的字符char c = s[right];// 扩大窗口right++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.count(c)) {window[c]++;if (window[c] == need[c])valid++;}// 判断左侧窗口是否要收缩while (valid == need.size()) {// 在这里更新最小覆盖子串if (right - left < len) {start = left;len = right - left;}// d 是将移出窗口的字符char d = s[left];// 缩小窗口left++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.count(d)) {if (window[d] == need[d])valid--;window[d]--;}                    }}// 返回最小覆盖子串return len == INT_MAX ?"" : s.substr(start, len);
}};

438. 找到字符串中所有字母异位词

给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。
不考虑答案输出的顺序。异位词 指由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。示例 1:输入: s = "cbaebabacd", p = "abc"
输出: [0,6]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。
起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。示例 2:输入: s = "abab", p = "ab"
输出: [0,1,2]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。

class Solution {
public:vector<int> findAnagrams(string s, string t) {unordered_map<char, int> need, window;for (char c : t) need[c]++;int left = 0, right = 0;int valid = 0;vector<int> res; // 记录结果while (right < s.size()) {char c = s[right];right++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.count(c)) {window[c]++;if (window[c] == need[c]) valid++;}// 判断左侧窗口是否要收缩while (right - left >= t.size()) {// 当窗口符合条件时，把起始索引加入 resif (valid == need.size())res.push_back(left);char d = s[left];left++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.count(d)) {if (window[d] == need[d])valid--;window[d]--;}}}return res;
}};