题目

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"" 。

思路

**滑动窗口：**题目要求返回字符串s中包含字符串t的全部字符的最小窗口，即包含t的全部字符的窗口为可行窗口，所以可以用滑动窗口的思想解决这个问题

滑动窗口中的问题都会有两个指针，一个用于「延伸」现有窗口的r指针（相当于扩大右边界），和一个用于「收缩」窗口的 l 指针（相当于缩小左边界），在任意时刻，只有一个指针运动，而另一个保持静止

本题，在s上滑动窗口，通过指针r不断扩大窗口，当窗口包含t所需的全部字符后，如果能进行收缩，就进行收缩直到得到最小窗口，比如s="ABAACBAB",t="ABC"，那么滑动窗口从s最开始滑动，只要窗口内没有包含'A','B','C',就r右移，直到窗口内包含'A','B','C'的时候，停止r指针；接着开始l右移缩小窗口，只要窗口内一直保持'A','B','C'就一直右移，直到不满足这个要求，停止l指针，开始r右移继续判断直到窗口内又重新包含'A','B','C'为止，循环下去…

对于判断当前窗口是否包含t所需的全部字符，可以用一个哈希表来表示t中所有的字符以及它们的个数，用一个哈希表动态维护窗口中的所有字符以及它们的个数，如果这个动态表中包含t的还白ode所有字符，并且对应个数都不小于t的哈希表中各个字符的个数，就说明当前的窗口是符合要求的

这里给出滑动窗口的算法框架（模板）：

/*滑动窗口算法框架*/
void slidingWindow(String s, String t){
	Map<Character,Integer> need = new HashMap<>();//维护所需字符和出现次数
	Map<Character,Integer> window = new HashMap<>();//维护窗口中的字符和出现次数
	for(char c : t.toCharArray()){
		need.put(c,need.getOrDefault(c,0) + 1);
	}
	int left = 0. right = 0;
	int valid = 0;
	while(right < s.length()){
		// c 是将移入窗口的字符
		char c = s.charAt(right);
		// 右移窗口
		right++;
		// 进行窗口内数据的一系列更新
		...
		
		// 判断左侧窗口是否要收缩
		while(窗口需要收缩){//即判断窗口内字符是否满足要求
			// d 是将移出窗口的字符
			char d = s[left];
			// 左移窗口
			left++;
			// 进行窗口内数据的一系列更新
			...
		}
	}
}

根据这个模板，本题的代码如下：

class Solution {
    public String minWindow(String s, String t) {
        //1.维护两个map记录窗口中的符合条件的字符以及need的字符
        Map<Character,Integer> window = new HashMap<>();
        Map<Character,Integer> need = new HashMap<>();//need中存储的是需要的字符以及需要的对应的数量
        for(char c : t.toCharArray())
            need.put(c,need.getOrDefault(c,0)+1);
        int left = 0,right = 0;//双指针
        int count = 0;//count记录当前窗口中符合need要求的字符的数量,当count == need.size()时即可收缩窗口
        int start = 0;//start表示符合最小的子串的起始位序
        int len = Integer.MAX_VALUE;//len用来记录最终窗口的长度，并且以len作比较，淘汰选出最小的子串的len

        //一次遍历找“可行解”
        while(right < s.length()){
            //更新窗口
            char c = s.charAt(right);
            right++;//窗口扩大
            // window.put(c,window.getOrDefault(c,0)+1);其实并不需要将s中所有的都加入windowsmap，只需要将need中的加入即可
            if(need.containsKey(c)){
                window.put(c,window.getOrDefault(c,0)+1);
                if(need.get(c).equals(window.get(c))){
                    count++;
                }
            }
             //收缩左边界，找符合要求的最小解
            while(count == need.size()){//当窗口符合要求时
                if(right - left < len){//如果当前符合要求的窗口的长度比上一个最小窗口len还要小
                    len = right - left;//则更新len
                    start = left;
                }
                //更新窗口——这段代码逻辑几乎完全同上面的更新窗口
                char d = s.charAt(left);//移除最左边的元素
                left++;//窗口缩小
                if(need.containsKey(d)){//如果need中包含这个字符
                    if(need.get(d).equals(window.get(d))){//并且这个字符出现次数等于window中出现次数
                        count--;//则当前窗口中符合need要求的字符的数量减少1
                    }
                    window.put(d,window.get(d)-1);//更新当前窗口中d的字符次数
                    
                }
            }
        }
        return len == Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start,start+len);
    }
}