这题还是很有难度的。通过数组记录元素的长度,将目标数组与其进行比较,再对相应的子串进行缩小,并记录相应的起点与长度。
提取包含子串的最小窗口,可以是无序的。
1、建立一个256个大小的ASCII数组,统计子串中每个字符出现的次数;
2、用两个指针,一个指针表示窗口的起始位置,一个不断后移直至这个窗口包含了完整的子串;
3、用一个变量指示窗口中是否包含了子串:如果某个字符出现的次数不够或正好足够,变量加1;
4、压缩窗口。如果某字符出现的次数比子串的多,则说明后面有更小的窗口包含子串,可以后移;
5、记录下该窗口的长度,如果最小,保留起始位置。
string minWindow(string S, string T) { if (S.empty())return " "; if (S.size() < T.size())return " "; const int ASCII_MAX = 256; //定义数组,表示相应字符出现的次数 int appeared_count[ASCII_MAX]; int expected_count[ASCII_MAX]; fill(appeared_count, appeared_count + ASCII_MAX, 0); fill(expected_count, expected_count + ASCII_MAX, 0); //统计目标串每个元素出现的次数 for (int i = 0; i < T.size(); i++)expected_count[T[i]]++; int minWidth = INT_MAX, min_start = 0;//记录窗口大小,起点 int wnd_start = 0; int appeared = 0;// //不断向后扫描 for (int wnd_end = 0; wnd_end < S.size(); wnd_end++) { //如果当前元素在目标串中 if (expected_count[S[wnd_end]]>0) { //相应元素出现次数加1 appeared_count[S[wnd_end]]++; //注意appeared自增的条件 if (appeared_count[S[wnd_end]] <= expected_count[S[wnd_end]]) appeared++; } if (appeared == T.size())//完整的包含了一个目标串 { //录找最小串,如果记录的某元素的数量大于目标某元素的数量, //或者该元素在目标串中没有出现,则可以去掉一个 while (appeared_count[S[wnd_start]] > expected_count[S[wnd_start]] || expected_count[S[wnd_start]]==0) { appeared_count[S[wnd_start]]--; wnd_start++; } //保留长度和起始位置 if (minWidth > wnd_end - wnd_start + 1) { minWidth = wnd_end - wnd_start + 1; min_start = wnd_start; } } } if (minWidth == INT_MAX)return " "; else return S.substr(min_start, minWidth); }