首先給出算法的框架模板：
/* 滑動窗⼝算法框架 */
void slidingWindow(string s, string t) {
unordered_map<char, int> need, window;
for (char c : t)
need[c]++;
int left = 0, right = 0;
int valid = 0;
while (right < s.size()) {
// c 是將移⼊窗⼝的字符
char c = s[right];
// 右移窗⼝
right++;
// 進⾏窗⼝內數據的⼀系列更新
待填寫代碼處...
// 判斷左側窗⼝是否要收縮
while (valid == need.size()) {
// d 是將移出窗⼝的字符
char d = s[left];
// 左移窗⼝
left++;
// 進⾏窗⼝內數據的⼀系列更新
待填寫代碼處...
}
}
}
例題實踐：
1、leetcode 編號76. 最小覆蓋子串
題意：
給你一個字符串 S、一個字符串 T，請在字符串 S 裏面找出：包含 T 所有字符的最小子串。
示例：
輸入: S = “ADOBECODEBANC”, T = “ABC”
輸出: “BANC”
說明：
如果 S 中不存這樣的子串，則返回空字符串 “”。
如果 S 中存在這樣的子串，我們保證它是唯一的答案。
解題思路：
1、我們在字符串 S 中使⽤雙指針中的左右指針技巧，初始化 left = 0,right = 0 ，把索引左閉右開區間 [left, right) 稱爲⼀個「窗⼝」。
2、我們先不斷地增加 right 指針擴⼤窗⼝ [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、此時，我們停⽌增加 right ，轉⽽不斷增加 left 指針縮⼩窗⼝[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）。同時，每次增加 left ，我們都要更新⼀輪結果。
4、重複第 2 和第 3 步，直到 right 到達字符串 S 的盡頭。這個思路其實也不難，第 2 步相當於在尋找⼀個「可⾏解」，然後第 3 步在優化這個「可⾏解」，最終找到最優解，也就是最短的覆蓋⼦串。
Ac代碼：
string minWindow(string s, string t) {
unordered_map<int,int> need,window;
for(int i = 0; i < t.size(); i++)
need[t[i]]++;
int left = 0, right = 0;
int start = 0, end = INT_MAX;
int valid = 0;
while(right < s.size()) {
char c = s[right];
right++;
//進行窗口的一系列更新
if(need.count(c)) {
window[c]++;
if(need[c] == window[c]) {
valid++;
}
}
while(valid == need.size()) {
if(right-left < end) {
start = left;
end = right-left;
}
char d = s[left];
left++;
if(need.count(d)) {
window[d]--;
if(need[d] > window[d]) {
valid--;
}
}
}
}
return end == INT_MAX ? "" : s.substr(start,end);
}
2、LeetCode 編號567. 字符串的排列
題意：
給定兩個字符串 s1 和 s2，寫一個函數來判斷 s2 是否包含 s1 的排列。
換句話說，第一個字符串的排列之一是第二個字符串的子串。
示例1:
輸入: s1 = “ab” s2 = “eidbaooo”
輸出: True
解釋: s2 包含 s1 的排列之一 (“ba”).
示例2:
輸入: s1= “ab” s2 = “eidboaoo”
輸出: False
AC代碼：
bool checkInclusion(string s1, string s2) {
unordered_map<int,int> need,window;
for(auto c : s1) {
need[c]++;
}
int left = 0, right = 0;
int valid = 0;
while(right < s2.size()) {
char c = s2[right];
right++;
if(need.count(c)) {
window[c]++;
if(need[c] == window[c])
valid++;
}
while(right-left >= s1.size()) {
if(valid == need.size())
return true;
char d = s2[left];
left++;
if(need.count(d)) {
if(window[d] == need[d])
valid--;
window[d]--;
}
}
}
return false;
}
3、LeetCode 編號438. 找到字符串中所有字母異位詞
題意：
給定一個字符串 s 和一個非空字符串 p，找到 s 中所有是 p 的字母異位詞的子串，返回這些子串的起始索引。
字符串只包含小寫英文字母，並且字符串 s 和 p 的長度都不超過 20100。
說明：
字母異位詞指字母相同，但排列不同的字符串。
不考慮答案輸出的順序。
示例 1:
輸入:
s: "cbaebabacd" p: "abc"
輸出:
[0, 6]
解釋:
起始索引等於 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的字母異位詞。
起始索引等於 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的字母異位詞。
示例 2:
輸入:
s: "abab" p: "ab"
輸出:
[0, 1, 2]
解釋:
起始索引等於 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的字母異位詞。
起始索引等於 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的字母異位詞。
起始索引等於 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的字母異位詞。
AC代碼：
vector<int> findAnagrams(string s, string p) {
unordered_map<int,int> need,window;
for(auto c : p) {
need[c]++;
}
vector<int> res;
int left = 0, right = 0;
int valid = 0;
while(right < s.size()) {
char c = s[right];
right++;
if(need.count(c)) {
window[c]++;
if(need[c] == window[c])
valid++;
}
while(right-left >= p.size()) {
if(valid == need.size())
res.push_back(left);
char d = s[left];
left++;
if(need.count(d)){
if(window[d] == need[d])
valid--;
window[d]--;
}
}
}
return res;
}
4、LeetCode 編號3. 無重複字符的最長子串
題意：
給定一個字符串，請你找出其中不含有重複字符的 最長子串 的長度。
示例 1:
輸入: "abcabcbb"
輸出: 3
解釋: 因爲無重複字符的最長子串是 "abc"，所以其長度爲 3。
示例 2:
輸入: "bbbbb"
輸出: 1
解釋: 因爲無重複字符的最長子串是 "b"，所以其長度爲 1。
示例 3:
輸入: "pwwkew"
輸出: 3
解釋: 因爲無重複字符的最長子串是 "wke"，所以其長度爲 3。
請注意，你的答案必須是 子串 的長度，“pwke” 是一個子序列，不是子串。
AC代碼：
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
unordered_map<int,int> window;
int left = 0, right = 0;
int res = 0;
while(right < s.size()) {
char c = s[right];
right++;
window[c]++;
while(window[c] > 1) {
char d = s[left];
left++;
window[d]--;
}
res = max(res,right-left);
}
return res;
}
後面有時間詳細說明……