子串:最小覆盖子串

题目描述:给两个字符串s和t,求出s中覆盖t串的最小子串。

示例 1:

复制代码
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:

复制代码
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:

复制代码
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。

求解思路:滑动窗口

此题分如下三步:

第一步:先找到包含 t 的中所有字符的子串 x。(固定Left,扩大滑动窗口右端点right)

第二步:缩小 x 子串的左边界,找到覆盖 t 的最小子串。(固定right,缩小滑动窗口左端点left)

第三步:找到最小的子串,就是答案。

难点:如何判断找到的子串覆盖 t 字符串?====》使用频次,即x中每个字符出现的次数大于等于t中每个字符出现的字符,就是覆盖。

java 复制代码
class Solution {
    public String minWindow(String s, String t) {
        // 异常处理
        if (s == null || t == null || s.length() < t.length()) {
            return "";
        }

        int[] sCount = new int[128]; //s的子串字母出现的次数
        int[] tCount = new int[128]; //t中字母出现的次数
        // 统计t中字母出现的次数
        char[] tArr = t.toCharArray();
        for (int i = 0; i < tArr.length; i++) {
            tCount[tArr[i]]++;
        }

        char[] sArr = s.toCharArray(); //遍历s需要
        int L = -1; //答案的左边界
        int R = s.length(); //答案的右边界

        // 遍历s,寻找覆盖t的最小子串
        for (int left = 0, right = 0; right < sArr.length; right++) { //移动子串的右边界
            sCount[sArr[right]]++; //把子串右边字符加入子串
            while (right - left + 1 >= t.length() && isCovered(sCount, tCount)) { // 涵盖
                if (right - left < R - L) {
                    // res = s.substring(left, right + 1);
                    L = left; //记录此时的左右边界
                    R = right;
                }
                sCount[sArr[left]]--; //左端点字母移除子串
                left++;
            }
        }
        return L < 0 ? "" : s.substring(L, R + 1);
    }

    public boolean isCovered(int[] sArr, int[] tArr) {
        for (int i = 'a'; i <= 'z'; i++) {
            if (sArr[i] < tArr[i]) {
                return false;
            }
        }
        for (int i = 'A'; i <= 'Z'; i++) {
            if (sArr[i] < tArr[i]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

练习地址:76. 最小覆盖子串 - 力扣(LeetCode)

相关推荐
机器学习之心12 分钟前
多目标鲸鱼优化算法(NSWOA),含46种测试函数和9个评价指标,MATLAB实现
算法·matlab·多目标鲸鱼优化算法·46种测试函数·9个评价指标
古译汉书39 分钟前
嵌入式铁头山羊STM32-各章节详细笔记-查阅传送门
数据结构·笔记·stm32·单片机·嵌入式硬件·个人开发
max5006001 小时前
基于Meta Llama的二语习得学习者行为预测计算模型
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘·llama
callJJ1 小时前
从 0 开始理解 Spring 的核心思想 —— IoC 和 DI(2)
java·开发语言·后端·spring·ioc·di
wangjialelele1 小时前
Linux中的线程
java·linux·jvm·c++
谷咕咕1 小时前
windows下python3,LLaMA-Factory部署以及微调大模型,ollama运行对话,开放api,java,springboot项目调用
java·windows·语言模型·llama
没有bug.的程序员2 小时前
MVCC(多版本并发控制):InnoDB 高并发的核心技术
java·大数据·数据库·mysql·mvcc
在下村刘湘2 小时前
maven pom文件中<dependencyManagement><dependencies><dependency> 三者的区别
java·maven
橘颂TA2 小时前
【数据结构】解锁数据结构:通往高效编程的密钥
数据结构
王哥儿聊AI2 小时前
Lynx:新一代个性化视频生成模型,单图即可生成视频,重新定义身份一致性与视觉质量
人工智能·算法·安全·机器学习·音视频·软件工程