心路历程:
这道题一开始以为要用动态规划来解,但是结合题目中需要返回的是最短子串本身而不是长度,因此在对于字符串s建模时至少需要维护i和j两个变量,再加上这道题没有明显的递推。
这道题是滑动窗口双指针经典问题。
a. fast指针的更新规则:向右移动直到窗口包含了所有t中的元素。
b. slow指针更新规则:向右移动直到窗口内元素’刚好‘满足t中元素。
c. slow驱动下一次fast更新的规则:slow指针’多‘移动一位,使得当前元素又不满足fast停下的规则了,同时让fast加1。
重复上述三个步骤直到fast或者slow都到头。
双指针的核心还是在于在while循环中确定双指针的更新规律。
注意的点:
1、这道题的难点在于边界条件,需要让fast指针停在刚好满足条件的地方,然后再用slow驱动fast
2、需要明确fast移动的条件(不满足元素要求)和slow移动的条件(满足元素要求删除冗余)
解法:双指针+滑动窗口+哈希表
class Solution:
def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
# 这道题动态规划不好做,因为1、题目返回的是一个字符串而不是长度 2、t字符串本质是集合,难以转化为hashable的表达形式
# 双指针 滑动窗口
# 注意滑动窗口需要 滑动才行,不是静止窗口
from collections import Counter
n = len(s)
fast, slow = 0, 0
target = Counter(t)
redunt = {eve:0 for eve in target.keys()}
target_len = len(t)
ans = [0, n+1]
while fast < n and slow < n:
# print(fast, slow, redunt, target_len, target)
if target_len != 0: # 扩张
if s[fast] in t:
if target[s[fast]] != 0:
target[s[fast]] -= 1
target_len -= 1
else:
redunt[s[fast]] += 1
if target_len != 0:
fast += 1 # 否则让fast停在当前位置
else: # 收缩
if s[slow] in t:
if redunt[s[slow]] != 0:
redunt[s[slow]] -= 1
else: # 此时找到了一个结果
target[s[slow]] += 1
target_len += 1
# print(target_len)
if fast - slow + 1 < ans[1] - ans[0]: # 记录结果
ans = [slow, fast+1]
fast += 1 # 防止fast重复记录,驱动fast指针+1
slow += 1 # 找到结果时slow依然+1使得原fast维护的结果不再满足题意
if ans[1] == n + 1:
return ''
else:
return s[ans[0]: ans[1]]