LeetCode原題地址

題幹：

給定字符串S和T，以O(n)復雜度在S中找出包含T中所有字符的最小窗口子字符串。

示例：

S = "ADOBECODEBANC"
T = "ABC"

最小窗口是"BANC".

備註:

如果沒有結果，返回空字符串""。

如果有多個窗口，保證只有一個最小解。

Discuss中的答案（並且給出了一個求解所有子字符串問題的模板）：

原題的解：

 1 string minWindow(string s, string t) {
 2         vector<int> map(128,0);
 3         for(auto c: t) map[c]++;
 
 4         int counter = t.size(), begin = 0, end = 0, d = INT_MAX, head = 0;
 5         while(end<s.size()){
 6             if(map[s[end++]]-- > 0) counter--; //in t
 7             while(counter == 0){ //valid
 8                 if(end - begin < d)  d = end - (head = begin);
 9                 if(map[s[begin++]]++ == 0
 
) counter++;  //make it invalid
10             }  
11         }
12         return d==INT_MAX? "":s.substr(head, d);
13     }

上面的代碼要理解兩點：

1.自增語句，i++是i先不自加，在語句完後自加。

2.vector<int> map(128,0)可以理解為一個數組，也可以理解為對於可見的ASCII字符永遠不會沖突的hashmap

接下來是模板：

對於大多數子字符串問題，給定一個字符串，需要找到一個滿足某些條件的子字符串，通用的方法是使用一個hashmap和兩個指針（begin和end，此指針非彼指針）。

int findSubstring(string s){
        vector<int> map(128,0);
        int counter; // check whether the substring is valid
        int begin=0, end=0; //two pointers, one point to tail and one  head
        int d; //the length of substring

        for() { /* initialize the hash map here */ }

        while(end<s.size()){

            if(map[s[end++]]-- ?){  /* modify counter here */ }

            while(/* counter condition */){ 
                 
                 /* update d here if finding minimum*/

                //increase begin to make it invalid/valid again
                
                if(map[s[begin++]]++ ?){ /*modify counter here*/ }
            }  

            /* update d here if finding maximum*/
        }
        return d;
  }

LeetCode最小窗口子字符串以及求解子字符串模板