Leetcode 76. Minimum Window Substring 最小覆盖子串
标签： Leetcode
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring/
题目描述
给你一个字符串 S、一个字符串 T，请在字符串 S 里面找出：包含 T 所有字母的最小子串。
示例：
输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC" 输出: "BANC"
说明：
- 如果 S 中不存这样的子串，则返回空字符串
""。 - 如果 S 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。
算法思想
这个问题是在一个大的字符串里面找小的字符串，所以可以考虑使用滑动窗口来做。并且我们对待匹配的字符串并不关心字符的前后位置，只关心字符个数，所以可以用hash表把字符情况存储起来，等到遍历的时候进行更新。
我们用left right代表滑动窗口的左边和右边，用m代表目标字符串中的数据情况，count代表当前匹配的长度。保证窗口的右边不超过字符串的长度即可。遍历的时候我们先看当前遍历到的字符是否在m中，如果在的话，需要更新m，并且根据m中对应字符的大小，来确定当前是否需要更新count。如果我们的m[s[right]]>=0则需要更新count，否则不更新（因为如果<0 则代表目标子串中对应的这个字符早已匹配完了，所以即使再有多的也无用）。
最后根据count和目标子串比较，如果相等，说明当前匹配成功，所以和以前的长度比较，更新。同时也要更新left，同样这里会有一个对m[s[left]] > 0的判断，这个类似上面的right，因为如果>0则代表把重复的用完了，下面再用的话就真的用到了目标串里面的了，所以下面需要更新count。
python代码
class Solution(object):
def minWindow(self, s, t):
"""
:type s: str
:type t: str
:rtype: str
"""
left,right= 0,0
minLen = len(s)+1 # 初始化的时候为最大，这样后面能更新
m = {}
res = ""
for i in t:
m[i] = m.get(i,0) + 1# 因为只是要统计t中出现字符，不需要顺序一致，所以可以用hash存储
# 开始滑动窗口先找右，再滑动左
count = 0 # 表示t中有多少个在s中，不包括s中多的重复的
while right<len(s):
if s[right] in m:
m[s[right]] -=1 # 匹配掉了
if m[s[right]]>=0:# 必须要>=0 比如 ABBBC 和ABC 当匹配到第一个B的时候count需要+=1，但是第二个的时候m["B"] = -1此时不需要count+=1了，因为重复了
count+=1
while count == len(t): # 说明这个窗口里面包含了所有
if right -left + 1<minLen:
minLen = right -left + 1
res = s[left:right+1]
if s[left] in m: # 滑动left之前先看这个被滑动的是不是会影响count
m[s[left]] +=1
if m[s[left]] > 0 : # 说明滑动到了最后一个，把之前囤积的都滑动没了,对count更新
count -=1
left +=1
right +=1
return res
参考：
https://blog.csdn.net/weixin_41958153/article/details/81623474
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