算法系列——数组5

滑动窗口的两题~有点难度

3. 无重复字符的最长子串

class Solution {

public:

    int lengthOfLongestSubstring(string s) {

        //特殊值的判断

        if(!s.size()) return 0;

        int res=INT_MIN;

        int start=0;

        unordered_setset;//利用哈希表来判断是否出现了重复的字符，若重复就删除哈希表中的元素，一直删除到没有重复元素为止

        for(int end=0;end

            while(set.find(s[end])!=set.end()){

                //在这里删除就相当于更新了窗口的大小(左边界更新)

                set.erase(s[start]);

                start++;

            }

            res=max(res,end-start+1);

            //右边界更新窗口大小

            set.insert(s[end]);

        }

        return res;

    }

};

76. 最小覆盖子串

class Solution {

public:

    string minWindow(string s, string t) {

        if(s.size()

        int start=0;

        int size=INT_MAX;

        int L=0;//记录最后结果的左边界，以便进行字符串的拼接

        unordered_mapmap;//字典哈希，value>0表示还需几个字符，<0表示多余，=0表示刚好

   int needCount=t.size();//记录所需字符的数量

        for(auto it :t){

            map[it]++;

        }        

        for(int end=0;end

            if(map[s[end]]>0){//哈希表里value>0的元素就是所需要的字符

                needCount--;

            }

            map[s[end]]--;//更新哈希表

            //needCount==0证明窗口里已经包含了子串里所有的字符

            if(needCount==0){

                //缩小窗口到需要的一个字符，map[s[start]]<0的元素一定是我们不需要的字符

                while(start

                    map[s[start]]++;

                    start++;                    

                }

                //更新窗口大小并记录左边界

                if(size>end-start+1){

                    size=end-start+1;

                    L=start;

                }

                //左边界右移，寻找满足条件的下一个滑动窗口，左边界右移之前需要释放map[s[start]]

                map[s[start]]++;

                start++;

                needCount++;

            }           

        }

        return size==INT_MAX? "": s.substr(L,size);

    }

};