1. 题目解析

题目地址：最小覆盖子串

2. 讲解算法原理

滑动窗口+哈希表

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算法的主要思想是使用滑动窗口的方法。它使用两个哈希表 hash1 和 hash2 来记录字符串 s 和 t 中各个字符的出现次数。其中 hash2 用于记录字符串 t 中每个字符的出现次数，hash1 用于记录当前窗口中字符串 s 中各个字符的出现次数。

算法的具体步骤如下：

1. 初始化哈希表 hash2 和 hash1，并记录字符串 t 中每个字符的出现次数。
2. 初始化变量 minlen 为正无穷大，begin 为 -1，用于记录最小窗口的长度和起始位置。
3. 初始化变量 kids 为 0，用于记录字符串 t 中不同字符的数量。
4. 使用双指针 left 和 right，从字符串 s 的开头开始遍历。
5. 在遍历过程中，更新哈希表 hash1 和计数变量 count，并检查当前窗口是否包含了字符串 t 中的所有字符。

• 每次遍历到一个字符 s[right]，将其在 hash1 中的计数加一。
• 如果此时 hash1[s[right]] 的计数等于 hash2[s[right]] 的计数，表示当前窗口中字符 s[right] 的出现次数已经满足要求，将 count 加一。

6. 当 count 的值等于 kids 时，表示当前窗口包含了字符串 t 中的所有字符。

• 更新最小窗口的长度和起始位置。
• 将窗口左边界向右移动，缩小窗口大小。
• 更新哈希表 hash1 和计数变量 count，以及 left 和 right 指针的位置。

7. 重复步骤 5 和步骤 6，直到遍历完整个字符串 s。
8. 判断最小窗口的起始位置是否仍然是初始值 -1，若是，则表示没有找到符合条件的子串，返回空字符串；否则，根据起始位置和最小窗口的长度，从字符串 s 中提取最小窗口子串，并返回。

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3. 编写代码

class Solution {
public:
    string minWindow(string s, string t) {
        int hash2[128]={0},hash1[128]={0};
        int minlen=INT_MAX,begin=-1;
        string ret;
        int kids=0;//count统计t中元素的种类
        for(auto e: t) 
        {
            if(hash2[e]==0)
            {
                kids++;
            }
            hash2[e]++;
        }
        //count统计窗口中元素的种类
        for(int left=0,right=0,count=0;right<s.size();right++)
        {
            hash1[s[right]]++;//进窗口
            if(hash1[s[right]]==hash2[s[right]]) count++;//维护count
            while(count==kids)
            {
                //更新
                if(right-left+1<minlen)
                {
                    minlen=right-left+1;
                    begin=left;
                }
                //出窗口
                if(hash1[s[left]]==hash2[s[left]]) count--;
                hash1[s[left]]--;
                left++;
            }
        }
        if(begin==-1) return "";
        else return s.substr(begin,minlen);
    }
};