最小覆盖子串

难度 - 困难
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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”
解释：最小覆盖子串 “BANC” 包含来自字符串 t 的 ‘A’、‘B’ 和 ‘C’。

示例 2：
输入：s = “a”, t = “a”
输出：“a”
解释：整个字符串 s 是最小覆盖子串。

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：
m == s.length
n == t.length
1 <= m, n <= 1e5
s 和 t 由英文字母组成

滑动窗口

这个算法技巧的思路非常简单，就是维护一个窗口，不断滑动，然后更新答案么.
该算法的大致逻辑如下：

int left = 0, right = 0;while (left < right && right < s.size()) {// 增大窗口window.add(s[right]);right++;while (window needs shrink) {// 缩小窗口window.remove(s[left]);left++;}
}

这个算法技巧的时间复杂度是 O(N)，比字符串暴力算法要高效得多。

本题的解题思路：
1、我们在字符串 S 中使用双指针中的左右指针技巧，初始化 left = right = 0，把索引左闭右开区间 [left, right) 称为一个「窗口」。
理论上你可以设计两端都开或者两端都闭的区间，但设计为左闭右开区间是最方便处理的。因为这样初始化 left = right = 0 时区间 [0, 0) 中没有元素，但只要让 right 向右移动（扩大）一位，区间 [0, 1) 就包含一个元素 0 了。如果你设置为两端都开的区间，那么让 right 向右移动一位后开区间 (0, 1) 仍然没有元素；如果你设置为两端都闭的区间，那么初始区间 [0, 0] 就包含了一个元素。这两种情况都会给边界处理带来不必要的麻烦。

2、我们先不断地增加 right 指针扩大窗口 [left, right)，直到窗口中的字符串符合要求（包含了 T 中的所有字符）。

3、此时，我们停止增加 right，转而不断增加 left 指针缩小窗口 [left, right)，直到窗口中的字符串不再符合要求（不包含 T 中的所有字符了）。同时，每次增加 left，我们都要更新一轮结果。

4、重复第 2 和第 3 步，直到 right 到达字符串 S 的尽头。

这个思路其实也不难，第 2 步相当于在寻找一个「可行解」，然后第 3 步在优化这个「可行解」，最终找到最优解，也就是最短的覆盖子串。左右指针轮流前进，窗口大小增增减减，窗口不断向右滑动，这就是「滑动窗口」这个名字的来历。

下面画图理解一下，needs 和 window 相当于计数器，分别记录 T 中字符出现次数和「窗口」中的相应字符的出现次数。

代码

public String minWindow1(String s, String t) {// 用于记录需要的字符和窗口中的字符及其出现的次数Map<Character, Integer> need = new HashMap<>();Map<Character, Integer> window = new HashMap<>();// 统计 t 中各字符出现次数for (char c : t.toCharArray())need.put(c, need.getOrDefault(c, 0) + 1);int left = 0, right = 0;int valid = 0; // 窗口中满足需要的字符个数// 记录最小覆盖子串的起始索引及长度int start = 0, len = Integer.MAX_VALUE;while (right < s.length()) {// c 是将移入窗口的字符char c = s.charAt(right);// 扩大窗口right++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.containsKey(c)) {window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);if (window.get(c).equals(need.get(c)))valid++; // 只有当 window[c] 和 need[c] 对应的出现次数一致时，才能满足条件，valid 才能 +1}// 判断左侧窗口是否要收缩while (valid == need.size()) {// 更新最小覆盖子串if (right - left < len) {start = left;len = right - left;}// d 是将移出窗口的字符char d = s.charAt(left);// 缩小窗口left++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.containsKey(d)) {if (window.get(d).equals(need.get(d)))valid--; // 只有当 window[d] 内的出现次数和 need[d] 相等时，才能 -1window.put(d, window.get(d) - 1);}}}// 返回最小覆盖子串return len == Integer.MAX_VALUE ?"" : s.substring(start, start + len);}

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