[数据结构与算法]LeetCode 76. 最小覆盖子串

题目描述: 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，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。
示例 1：
输入：s = “ADOBECODEBANC”, t = “ABC”
输出：“BANC”
示例 2：
输入：s = “a”, t = “a”
输出：“a”
示例 3:
输入: s = “a”, t = “aa”
输出: “”
解释: t 中两个字符 ‘a’ 均应包含在 s 的子串中，因此没有符合条件的子字符串，返回空字符串。
提示：
1 <= s.length, t.length <= 105, s 和 t 由英文字母组成
进阶: 你能设计一个在 o(n) 时间内解决此问题的算法吗？
来源: 力扣（LeetCode）
链接: https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring
解决方案:
思路: 滑动窗口，很NB的一种思想，设置两个指针 l 和 r 分别表示左边界和右边界，通过不断扩展和收缩窗口，就像一个窗口在字符串上游走一样，达到包含字符串 t 中所有元素的条件。

public static String minWindow(String s, String t) {
        if (s == null || s.length() == 0 || t == null || t.length() == 0){
            return "";
        }
        // 首先创建的是need数组表示每个字符在字符串t中需要的数量，用ASCII码来保存，例如字符'a'对应ASCII码为97
        // 假如need[97] = 2，表明字符'a'在目标字符串t中需要两个
        // 如果是负数表明当前字符在窗口中是多余的，需要过滤掉
        int[] need = new int[128];    // ASCII共定义128个字符
        // 记录需要的字符的个数
        for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
            need[t.charAt(i)]++;
        }
        // l是当前左边界，r是当前右边界，size记录窗口大小，count是需求的字符个数，start是最小覆盖串开始的index
        int l = 0, r = 0, size = Integer.MAX_VALUE, count = t.length(), start = 0;
        // 遍历所有字符
        while (r < s.length()) {
            char c = s.charAt(r);
            if (need[c] > 0) {                             //需要字符c
                count--;
            }
            need[c]--;                                     // 把右边的字符加入窗口
            if (count == 0) {                              //窗口中已经包含所有字符
                while (l < r && need[s.charAt(l)] < 0) {
                    need[s.charAt(l)]++;                   //释放右边移动出窗口的字符
                    l++;                                   //指针右移
                }
                if (r - l + 1 < size) {       // 不能右移时候挑战最小窗口大小，更新最小窗口开始的start
                    size = r - l + 1;
                    start = l;                // 记录下最小值时候的开始位置，最后返回覆盖串时候会用到
                }
                // l向右移动后窗口肯定不能满足了 重新开始循环
                need[s.charAt(l)]++;
                l++;
                count++;
            }
            r++;
        }
        return size == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start, start + size);
}