古镇建网站公司,学院网站整改及建设情况报告,广州网页建设,学校网站建设 分工LeetCode 76 最小覆盖字串
在本篇博客中#xff0c;我们将探讨LeetCode上的一道算法题目——“最小覆盖子串”。这道题的主要目标是找到字符串s中包含字符串t中所有字符的最小子串。
问题描述
给定字符串s和t#xff0c;要求在字符串s中找到一个最小的子串#xff0c;使得…LeetCode 76 最小覆盖字串
在本篇博客中我们将探讨LeetCode上的一道算法题目——“最小覆盖子串”。这道题的主要目标是找到字符串s中包含字符串t中所有字符的最小子串。
问题描述
给定字符串s和t要求在字符串s中找到一个最小的子串使得这个子串包含了字符串t中所有的字符。如果不存在这样的子串返回空字符串。
解题思路
要解决这个问题我们可以使用滑动窗口的方法。滑动窗口是一种经典的算法思想在处理子串、子数组等问题时非常有效。
具体地我们可以按照以下步骤进行
创建两个哈希表一个用于存储字符串t中每个字符的出现次数另一个用于存储当前窗口中每个字符的出现次数。使用两个指针j指向窗口的左边界i指向窗口的右边界 j和i初始化为0。遍历字符串s移动i。缩小窗口移动j尽量减小窗口大小同时保证包含字符串t中所有字符。在遍历过程中更新最小子串的起始位置和长度。
实现代码
class Solution {
public:string minWindow(string s, string t) {unordered_mapchar, int map, _map;string result;// 将要查找的字符放入到哈希表中for (auto i : t) map[i];// j左 i右for (int i 0, j 0, count 0; i s.length(); i) {// 如果_map中加入字符后数量没有超过map说明是一个有效字符if (_map[s[i]] map[s[i]]) count;// 缩小窗口while (_map[s[j]] map[s[j]]) _map[s[j]]--;// 当窗口包含了t中所有字符时更新最小子串if (count t.length()) {if (result.empty() || result.size() i - j 1)result s.substr(j, i - j 1);}}return result;}
};复杂度分析
时间复杂度分析
遍历字符串s 算法的主要部分是对字符串s进行一次线性遍历因此时间复杂度为O(n)其中n是字符串s的长度。内部循环 内部循环中包含了两个指针的移动它们的时间复杂度取决于指针的移动次数。在最坏情况下每个指针都可能移动n次因此内部循环的时间复杂度也是O(n)。哈希表操作 哈希表的操作在最坏情况下可以达到O(1)的时间复杂度因此哈希表的操作不会对总体复杂度造成影响。
综上所述算法的时间复杂度为O(n)。
空间复杂度分析
哈希表的空间复杂度 算法中使用了两个哈希表它们存储的键值对数量不会超过字符串t的长度因此哈希表的空间复杂度为O(|t|)其中|t|是字符串t的长度。额外空间 除了哈希表之外算法只使用了常数级别的额外空间因此不会对总体空间复杂度造成影响。
综上所述算法的空间复杂度为O(|t|)。
总结
本文介绍了如何利用滑动窗口的思想解决LeetCode中的最小覆盖子串问题。通过使用两个哈希表记录字符出现次数以及通过移动左右指针来确定子串的位置我们可以高效地找到问题的解决方案。滑动窗口是一种在处理子串问题时非常有用的算法思想可以帮助我们解决各种相关的问题。
