1. 题目链接：76. 最小覆盖子串
2. 题目描述：
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。提示：
m == s.lengthn == t.length1 <= m, n <= 105s和t由英文字母组成
3. 解法（滑动窗口+哈希表）
3.1 算法思路：
- 创建两个哈希表，其中一个将目标串的信息统计起来，另一个哈希表动态的维护窗口内字符串的信息
- 当动态哈希表中包含目标串中所有的字符，并且对应的个数都不小于目标串的哈希表中各字符的个数，那么当前的窗口就是一种可行的方案
3.2 算法流程：
-
定义两个辅助数组：
hash1和hash2。hash1用于统计字符串t中每个字符的频次，hash2用于统计窗口内每个字符的频次。 -
使用变量
kinds统计字符串t中有效字符的种类数。遍历字符串t，若hash1[ch]++ == 0，则表示该字符是新字符，将kinds加1。 -
初始化变量
minlen为最大整数，表示最小窗口的长度，begin为-1，表示最小窗口的起始位置。 -
使用双指针
left和right，遍历字符串s。对于每个字符in=s[right]，将其在hash2中的频次加1。 -
如果
hash2[in] == hash1[in]，说明窗口内的某个字符in已经达到了所需的频次，将count加1。 -
如果
count等于kinds，说明窗口内包含了字符串t中的所有有效字符。此时需要更新结果。 -
如果当前窗口的长度小于
minlen，将minlen更新为当前窗口的长度，begin更新为当前窗口的起始位置。 -
将窗口左边界向右移动，即将字符
s[left++]移出窗口。如果hash2[out] == hash1[out] - 1，说明窗口内的字符out频次减少后仍然满足要求，将count减1。 -
重复步骤4至8，直到
right遍历完整个字符串s。 -
最后判断
begin是否仍然为-1，如果是则表示未找到满足要求的最小窗口子串，返回空字符串。否则，返回字符串s中起始位置为begin，长度为minlen的子串作为结果。
3.3 C++算法代码：
c++
class Solution {
public:
string minWindow(string s, string t) {
int hash1[128]={0};//统计字符串t中每个字符的频次
int kinds=0;//统计有效字符有多少种
for(auto ch:t)
if(hash1[ch]++==0) kinds++;
int hash2[128]={0};//统计窗口内每个字符的频次
int minlen=INT_MAX,begin=-1;
for(int left=0,right=0,count=0;right<s.size();right++)
{
char in=s[right];
if(++hash2[in]==hash1[in]) count++;//进窗口+维护count
while(count==kinds) //判断条件
{
if(right-left+1<minlen)//更新结果
{
minlen=right-left+1;
begin=left;
}
char out=s[left++];
if(hash2[out]--==hash1[out]) count--;
}
}
if(begin==-1) return "";
else return s.substr(begin,minlen);
}
};