LeetCode 76. 最小覆盖子串（Minimum Window Substring）

LeetCode 76. 最小覆盖子串（Minimum Window Substring）

✅ 本题难度：困难

✅ 考察点：滑动窗口 / 哈希表 / Java 包装类陷阱

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🔗 题目链接

👉 https://leetcode.com/problems/minimum-window-substring/

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📖 题目描述

给定字符串 s 和 t，请在 s 中找出包含 t 所有字符的最小子串。

示例

输入:
s = "ADOBECODEBANC"
t = "ABC"

输出:
"BANC"

说明

• 如果 s 中不存在这样的子串，返回空字符串 ""
• t 中可能包含重复字符

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💡 解题思路（滑动窗口）

核心思想

使用 双指针 + 哈希表 维护一个滑动窗口：

• need：记录 t 中每个字符需要的次数
• window：记录当前窗口中每个字符出现的次数
• scnt：当前窗口中已经满足 need 要求的字符种类数
• tcnt：目标字符种类数

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算法流程

1. 统计 t 中字符频次 → need
2. 初始化双指针 l = 0, r = 0
3. 右指针 r 向右扩展窗口
   • 若字符属于 t，更新 window
   • 若某个字符数量达到 need，scnt++
4. 当 scnt == tcnt：
   • 尝试收缩左指针
   • 更新最小窗口
5. 返回最小窗口子串

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✅ AC 代码（Java）

class Solution {
    public String minWindow(String s, String t) {
        char[] S = s.toCharArray();
        HashMap<Character, Integer> window = new HashMap<>();
        HashMap<Character, Integer> need = new HashMap<>();

        // 统计 t 中字符频次
        for (char ch : t.toCharArray()) {
            need.put(ch, need.getOrDefault(ch, 0) + 1);
        }

        int tcnt = need.size();     // 目标字符种类数
        int scnt = 0;               // 当前满足条件的字符种类数
        int cur = 0;                // 最小窗口起点
        int reslen = Integer.MAX_VALUE;

        int l = 0, r = 0;

        while (r < s.length()) {
            char cr = S[r];
            if (need.containsKey(cr)) {
                window.put(cr, window.getOrDefault(cr, 0) + 1);
                // ✅ 必须用 equals，不能用 ==
                if (window.get(cr).equals(need.get(cr))) {
                    scnt++;
                }
            }

            // 窗口满足条件，开始收缩
            while (scnt == tcnt) {
                if (r - l + 1 < reslen) {
                    reslen = r - l + 1;
                    cur = l;
                }

                char cl = S[l];
                if (need.containsKey(cl)) {
                    window.put(cl, window.get(cl) - 1);
                    // ✅ 字符数量不足
                    if (need.get(cl) > window.get(cl)) {
                        scnt--;
                    }
                }
                l++;
            }
            r++;
        }

        return reslen == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(cur, cur + reslen);
    }
}

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⏱ 复杂度分析

项目	复杂度
时间复杂度	O(n)
空间复杂度	O(字符集) ≈ O(128)

✅ 每个字符最多进出窗口一次

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⚠️ 注意事项（非常重要）

1️⃣ Integer 比较必须用 equals

❌ 错误：

window.get(c) == need.get(c)

✅ 正确：

window.get(c).equals(need.get(c))

📌 原因 ：

Integer 仅在 [-128, 127] 有缓存，超过会新建对象，== 会失效。

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2️⃣ 必须先更新答案，再收缩窗口

if (r - l + 1 < reslen) {
    reslen = r - l + 1;
    cur = l;
}

否则会错过最优解。

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3️⃣ HashMap value 可能为 null

• 使用 getOrDefault
• 避免 NullPointerException

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4️⃣ 返回 substring 时注意区间

s.substring(cur, cur + reslen)

✅ 左闭右开，符合 Java 规范

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🧠 面试加分点

• 明确说出 滑动窗口收缩条件
• 指出 Integer == 的坑
• 提到 时间复杂度 O(n)
• 能现场手写出 AC 版本

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✅ 总结一句话

滑动窗口 + 哈希表统计频次，Integer 比较一定用 equals，这是本题 100% AC 的关键。