面试算法时制胜之道：LeetCode 76**

人工智能

2023-12-29 08:22:01

正文

引言

在面试算法时，LeetCode 76 是一道经典难题。这道题的官方难度为 Hard，但其高通过率和点赞数反映出其极高的质量。掌握 LeetCode 76 的解题思路，对于提升算法思维和面试算法时的自信心至关重要。

问题分析

LeetCode 76 的题目如下：

给你一个字符串 s 和一个字符串 t，你需要从字符串 s 中找到包含字符串 t 中所有字符的最小子串。如果找不到，请返回空字符串。

首先，我们需要理解题目的要求。题目要求我们找到一个包含字符串 t 中所有字符的最小子串。换句话说，我们要找到一个最短的子串，使得该子串中包含字符串 t 中所有字符。

算法设计

解决 LeetCode 76 的算法有很多种，但滑动窗口算法是一种常用的且高效的方法。滑动窗口算法是一种动态编程算法，它使用一个窗口来跟踪字符串中的子串。窗口的大小可以动态调整，以满足题目的要求。

滑动窗口算法步骤：

初始化一个窗口，大小为字符串 t 的长度。
遍历字符串 s。
如果窗口中的字符包含了字符串 t 中的所有字符，则更新最小子串。
如果窗口中的字符不包含字符串 t 中的所有字符，则扩大窗口。
如果窗口已经到达字符串 s 的末尾，则缩小窗口。
重复步骤 2-5，直到窗口遍历完字符串 s。

代码解析

以下是用 Python 实现的滑动窗口算法的代码：

def min_window(s, t):
    # 窗口大小
    window_size = len(t)
    
    # 初始化窗口
    window = s[:window_size]
    
    # 保存最小子串和最小长度
    min_window = ""
    min_length = float('inf')
    
    # 遍历字符串
    for i in range(len(s) - window_size + 1):
        # 检查窗口中是否包含字符串t的所有字符
        if all(char in window for char in t):
            # 更新最小子串和最小长度
            if len(window) < min_length:
                min_window = window
                min_length = len(window)
            
            # 缩小窗口
            while all(char in window[1:] for char in t):
                window = window[1:]
        
        # 扩大窗口
        else:
            window = window + s[i + window_size]
    
    # 返回最小子串
    return min_window