LeetCode 76 最小覆盖子串

点此看全部题解 LeetCode必刷100题:一份来自面试官的算法地图(题解持续更新中)
更多干货,请关注公众号【忍者算法】,回复【刷题清单】获取完整题解目录~

从生活中理解这个问题

想象你是一位珠宝设计师,要用一段项链(可能包含各种宝石)找出最短的一段,这段中必须包含顾客指定的所有种类的宝石。比如顾客要求必须有红宝石、蓝宝石和钻石,你需要找出包含这三种宝石的最短项链片段。

这就是"最小覆盖子串"问题的生活映射:在一个长字符串中找到包含目标字符串所有字符的最短子串。

问题描述

LeetCode第76题是这样描述的:给你一个字符串 S 和一个字符串 T,请在 S 中找出包含 T 所有字符的最小子串。

举个例子:

S = "ADOBECODEBANC"
T = "ABC"
输出: "BANC" 解释:我们要找的子串必须包含A、B和C,而"BANC"是所有满足条件的子串中最短的。

解题套路:滑动窗口模板的应用

滑动窗口是一类特殊的双指针技巧,特别适合处理子串、子数组的问题。我们先来理解这个通用模板。

滑动窗口通用模板

// 通用的滑动窗口模板
public String slidingWindowTemplate(String s, String t) {
// 1. 定义窗口内的数据结构(通常是HashMap或数组)
Map<Character, Integer> window = new HashMap<>();
Map<Character, Integer> need = new HashMap<>(); // 2. 初始化目标条件
for (char c : t.toCharArray()) {
need.put(c, need.getOrDefault(c, 0) + 1);
} // 3. 定义窗口的左右边界和控制变量
int left = 0, right = 0;
int valid = 0; // 用于判断条件是否满足 // 4. 循环扩大窗口
while (right < s.length()) {
// 5. 取出将要加入窗口的字符
char c = s.charAt(right);
right++; // 扩大窗口 // 6. 进行窗口内数据的一系列更新
... // 7. 判断左侧窗口是否要收缩
while (window needs shrink) {
// 8. 取出将要移出窗口的字符
char d = s.charAt(left);
left++; // 缩小窗口 // 9. 进行窗口内数据的一系列更新
...
}
}
return 最终结果;
}

这个模板的精髓在于:

  1. 两个指针:控制窗口的左右边界
  2. 数据结构:维护窗口内的状态
  3. 双层循环:外层扩展右边界,内层收缩左边界
  4. 更新规则:清晰的窗口数据更新规则

运用模板解决最小覆盖子串

现在让我们用这个模板来解决我们的问题:

public String minWindow(String s, String t) {
// 记录目标字符串中每个字符出现的次数
Map<Character, Integer> need = new HashMap<>();
for (char c : t.toCharArray()) {
need.put(c, need.getOrDefault(c, 0) + 1);
} // 记录窗口中的字符及其出现次数
Map<Character, Integer> window = new HashMap<>(); int left = 0, right = 0; // 窗口的左右边界
int valid = 0; // 已经匹配的字符个数 // 记录最小覆盖子串的起始位置和长度
int start = 0, minLen = Integer.MAX_VALUE; while (right < s.length()) {
// 扩大窗口
char c = s.charAt(right);
right++; // 如果是需要的字符,更新窗口数据
if (need.containsKey(c)) {
window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);
// 如果这个字符的数量正好匹配需求,valid加1
if (window.get(c).equals(need.get(c))) {
valid++;
}
} // 当所有字符都匹配后,尝试缩小窗口
while (valid == need.size()) {
// 更新最小覆盖子串
if (right - left < minLen) {
start = left;
minLen = right - left;
} // 缩小窗口
char d = s.charAt(left);
left++; // 如果移出的是需要的字符,更新窗口数据
if (need.containsKey(d)) {
if (window.get(d).equals(need.get(d))) {
valid--;
}
window.put(d, window.get(d) - 1);
}
}
} return minLen == Integer.MAX_VALUE ? ""
: s.substring(start, start + minLen);
}

让我们用一个简单的例子来详细演示这个过程:

S = "ADOBEC"
T = "ABC" 1. 初始状态:
need = {A:1, B:1, C:1}
window = {}
valid = 0 2. 遇到'A':
window = {A:1}
valid = 1 // A达到要求 3. 遇到'D':
不是需要的字符,跳过 4. 遇到'O':
不是需要的字符,跳过 5. 遇到'B':
window = {A:1, B:1}
valid = 2 // B达到要求 6. 遇到'E':
不是需要的字符,跳过 7. 遇到'C':
window = {A:1, B:1, C:1}
valid = 3 // 所有字符都达到要求了 8. 开始收缩窗口...

滑动窗口解题模板的四个重点

  1. 窗口定义

    • 明确窗口应该包含什么
    • 明确什么时候扩大窗口
    • 明确什么时候缩小窗口
  2. 状态变量

    • 使用合适的数据结构记录状态
    • 明确状态的更新规则
    • 明确有效状态的判断条件
  3. 更新规则

    • 扩大窗口时如何更新
    • 缩小窗口时如何更新
    • 什么时候更新结果
  4. 边界条件

    • 初始化值的设置
    • 结果不存在的处理
    • 特殊情况的考虑

类似题目及解题思路

这个模板可以解决很多类似的问题:

  • 字符串的排列
  • 找到字符串中所有字母异位词
  • 无重复字符的最长子串

解决这类问题的通用步骤:

  1. 确定是否适合用滑动窗口
  2. 定义窗口的意义
  3. 确定状态变量和更新规则
  4. 套用模板编写代码
  5. 处理边界条件

小结

掌握滑动窗口模板,就像学会了一把万能钥匙,可以解开许多字符串子串问题的大门。记住:

  1. 模板的核心是状态的维护和更新
  2. 左右指针的移动要有明确的逻辑
  3. 条件的判断要准确无误

下次遇到子串相关的问题,不妨先想想是否可以用这个模板来解决!


作者:忍者算法
公众号:忍者算法

滑动窗口模板在字符串中的巧妙应用|LeetCode 76 最小覆盖子串的更多相关文章

  1. [LeetCode] 76. 最小覆盖子串 ☆☆☆☆☆(滑动窗口)

    https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring/solution/hua-dong-chuang-kou-suan-fa-tong- ...

  2. [LeetCode]438. 找到字符串中所有字母异位词、76. 最小覆盖子串(滑动窗口解决子串问题系列)

    题目438. 找到字符串中所有字母异位词 给定一个字符串 s 和一个非空字符串 p,找到 s 中所有是 p 的字母异位词的子串,返回这些子串的起始索引. 说明: 字母异位词指字母相同,但排列不同的字符 ...

  3. 《程序员代码面试指南》第五章 字符串问题 去掉字符串中连续出现k 个0 的子串

    题目 去掉字符串中连续出现k 个0 的子串 java代码 package com.lizhouwei.chapter5; /** * @Description: 去掉字符串中连续出现k 个0 的子串 ...

  4. 字符串问题----去掉字符串中连续出现K个0的子串

    去掉字符串中连续出现K个0的子串 给定一个字符串str,和一个整数k, 如果str中正好有连续K 个'0'字符出现,把连续的 k 个 '0'去掉,返回处理后的子串. [解题思路] 1. 定义两个变量, ...

  5. 【每日一题】【map操作】【滑动窗口所需元素】2021年12月22日-76. 最小覆盖子串

    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 ...

  6. 字符串问题之 去掉字符串中连续出现K个0的子串

    字符串中刚好出现K个连续的‘O’,则把K个连续‘O’字符去除,返回处理后的字符串 比如 str="AOOOOOBOOO"   k=3, 返回“AOOOOOB” 这个题的解决思路也有 ...

  7. [算法]去掉字符串中连续出现的k个0子串

    题目: 给定一个字符串str和一个整数k,如果str中正好有k个‘0’字符出现时,把k个连续的‘0’字符去除,返回处理后的字符串. 举例: str=”A00B”,k=2,返回“AB” str=”A00 ...

  8. 滑动窗口模板 leetcode 209题

        """ 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target . 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, nums ...

  9. poj 3415 后缀数组 两个字符串中长度不小于 k 的公共子串的个数

    Common Substrings Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 11469   Accepted: 379 ...

  10. 字符串问题:去掉字符串中连续出现 k 个 0 的子串

    [题目] 给定一个字符串 str 和 一个整数 k, 如果 str 中正好有连续 k 个 ‘0’ 字符出现时,把 k 个连续的 ‘0’ 字符去除,返回处理后的字符串. [举例] str="A ...

随机推荐

  1. Spring的IOC容器创建过程深入剖析

    前言 本次对于Spring的IOC容器的创建过程是基于其源码进行研究分析的,主要涉及BeanFactory的创建过程,Bean的解析与注册过程,Bean实例化的过程以及诸如ClassPathXmlAp ...

  2. DB2 pureXML 动态编程组合拳:iBatis+BeanUtils+JiBX

    黄耀华, 软件工程师, IBM 李玉明 (ymli@cn.ibm.com), 软件工程师, Systems Documentation, Inc. (SDI) 袁飞 (feiyuan@cn.ibm.c ...

  3. 用java实现JDBC数据库连接池

    这次写数据库连接池主要想解决的还是servlet访问数据库获取数据的稳定性问题,于是便研究了一下,下面来讲一讲如何用java来写一个适合自己用的数据库连接池.这个东西大家并不陌生,通过使用数据连接池我 ...

  4. 软件逆向之IDA Pro

    IDA Pro作为一款强大的逆向分析工具,对于软件开发和安全领域的专业人士来说是必不可少的. 1. 什么是逆向分析 逆向分析是指通过分析已有的软件或程序,推测出其内部运行机制.算法和逻辑等信息.通过逆 ...

  5. laravel之验证器

    开发中使用框架自带验证器进行参数验证 1.定义验证器基类,定义失败返回值 新建基础类文件 app > Http > Requests > BaseRequest.php <?p ...

  6. python之在线书籍

    人生苦短,我用python, 这里罗列一些可以查看python电子书的相关链接,平时没事多看看,一定会大有裨益!!! python3-cookbook[https://python3-cookbook ...

  7. 2023-05 多校联合训练 HZNU站

    我想要原石 然而,由于提瓦特大陆实在是太大了,游戏中设置了许多传送锚点.众所周知,每个传送锚点附近都有若干个原石(其实并没有),曾经有一位丰富经验的旅行者开辟了 \(n−1\) 条路和 \(n\) 个 ...

  8. dotnet core微服务框架Jimu ~ 基础网关

    网关提供外部访问内部微服务的统一入口,基于分布式和服务治理等功能特点,外部不能绕过网关调用内部微服务(框架本身提供外部可以直接访问内部微服务的功能,这里不作详细说明),外部通过 http 协议请求网关 ...

  9. 张高兴的 Raspberry Pi AI 开发指南:(二)使用 Python 进行目标检测

    目录 Python 环境配置 实现 USB 摄像头的目标检测 参考 在上一篇博客中,探讨了使用 rpicam-apps 通过 JSON 文件配置并运行目标检测示例程序.虽然这种方法可以实现有效的检测, ...

  10. GraphQL Part II: 中间件

    GraphQL Part II: 中间件 如果您熟悉 ASP.NET Core 的中间件,您可能注意到在我们上一篇博客中我们已经拥有了一个中间件.在初始的空白应用中,中间件的职责是返回 hello W ...