LeetCode 热题 100 之第12题最小覆盖子串（JavaScript篇）在算法的世界里，滑动窗口如同一把精

传送门：76. 最小覆盖子串 - 力扣（LeetCode）

🧩 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 "" 。

✅ 示例

示例 1：

输入： s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出： "BANC"
解释： 最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。

示例 2：

输入： s = "a", t = "a"
输出： "a"
解释： 整个字符串 s 是最小覆盖子串。

示例 3:

输入: s = "a", t = "aa"
输出: ""
解释: t 中两个字符 'a' 均应包含在 s 的子串中，
因此没有符合条件的子字符串，返回空字符串。

提示：

m == s.length
n == t.length
1 <= m, n <= 105
s 和 t 由英文字母组成

🛠️解题代码

/**
 * @param {string} s
 * @param {string} t
 * @return {string}
 */
var minWindow = function(s, t) {
    const charCountInWindow = Array(128).fill(0);
    let requiredCharTypesNotMet = 0;

    for (let c of t) {
        const code = c.codePointAt(0);
        if (charCountInWindow[code] === 0) {
            requiredCharTypesNotMet++;
        }
        charCountInWindow[code]++;
    }

    const n = s.length;
    let minStart = -1;
    let minEnd = n;
    let left = 0;

    for (let right = 0; right < n; right++) {
        const rightCharCode = s[right].codePointAt(0);
        charCountInWindow[rightCharCode]--;
        if (charCountInWindow[rightCharCode] === 0) {
            requiredCharTypesNotMet--;
        }

        while (requiredCharTypesNotMet === 0) {
            if (right - left < minEnd - minStart) {
                minStart = left;
                minEnd = right;
            }

            const leftCharCode = s[left].codePointAt(0);
            if (charCountInWindow[leftCharCode] === 0) {
                requiredCharTypesNotMet++;
            }
            charCountInWindow[leftCharCode]++;
            left++;
        }
    }

    return minStart === -1 ? "" : s.substring(minStart, minEnd + 1);
};

🔑 核心思想：滑动窗口 + 双指针

这是一个典型的 双指针 + 滑动窗口 的问题。基本思路如下：

使用两个指针 left 和 right 表示当前窗口的左右边界。
先不断向右移动 right，扩大窗口，直到窗口包含 t 中的所有字符。
然后尝试向右移动 left，缩小窗口，在保证窗口仍然包含所有目标字符的前提下，尽可能让窗口更小。
不断重复上述过程，记录满足条件的最小窗口。

🔍 分步详解

✅ 第一步：初始化目标字符计数数组

const charCountInWindow = Array(128).fill(0);
let requiredCharTypesNotMet = 0;

charCountInWindow: 这是一个大小为 128 的数组，用于记录每个字符在 t 中需要出现的次数。
requiredCharTypesNotMet: 表示当前窗口中还有多少种字符没有满足 t 的要求（即数量不足）。

✅ 第二步：统计目标字符的需求

for (let c of t) {
    const code = c.codePointAt(0);
    if (charCountInWindow[code] === 0) {
        requiredCharTypesNotMet++;
    }
    charCountInWindow[code]++;
}

遍历 t 中的每个字符，将其 ASCII 编码作为索引，在 charCountInWindow 中记录该字符的出现次数。
如果某个字符是第一次出现，则 requiredCharTypesNotMet++，表示我们需要关注这种字符是否在窗口中满足了需求。

比如 t = 'abc'，那么 charCountInWindow['a'.charCodeAt(0)] = 1 等等。

✅ 第三步：滑动窗口主循环

const n = s.length;
let minStart = -1;
let minEnd = n;
let left = 0;

n: 字符串 s 的长度。
minStart 和 minEnd: 记录最小覆盖子串的起始和结束下标。
left: 滑动窗口左指针。

✅ 第四步：移动右指针扩展窗口

for (let right = 0; right < n; right++) {
    const rightCharCode = s[right].codePointAt(0);
    charCountInWindow[rightCharCode]--;
    if (charCountInWindow[rightCharCode] === 0) {
        requiredCharTypesNotMet--;
    }

right: 右指针，从左到右扫描整个字符串 s。
将当前字符加入窗口，即将其在 charCountInWindow 中的数量减一。
如果这个字符的数量刚好变成 0，说明它在窗口中的出现次数达到了 t 中的要求，因此 requiredCharTypesNotMet--。

✅ 第五步：尝试收缩窗口（当窗口已满足条件时）

while (requiredCharTypesNotMet === 0) {
    // 当前窗口包含所有目标字符，尝试更新最小窗口
    if (right - left < minEnd - minStart) {
        minStart = left;
        minEnd = right;
    }

    const leftCharCode = s[left].codePointAt(0);
    if (charCountInWindow[leftCharCode] === 0) {
        requiredCharTypesNotMet++;
    }
    charCountInWindow[leftCharCode]++;
    left++;
}

此时窗口内已经包含了 t 中所有的字符（每种字符的数量都 >= 要求），我们尝试缩小窗口以找到更小的覆盖子串。
如果当前窗口比之前记录的更短，就更新 minStart 和 minEnd。
然后将左指针向右移动，移出窗口的字符要恢复其在 charCountInWindow 中的数量。
如果移出的是恰好满足 t 要求的字符（即移出前它的数量是 0），则 requiredCharTypesNotMet++，因为现在又缺了这个字符。

✅ 第六步：返回结果

return minStart === -1 ? "" : s.substring(minStart, minEnd + 1);

如果 minStart 仍然是 -1，说明没找到符合条件的子串，返回空字符串。
否则，根据 minStart 和 minEnd 截取对应的子串并返回。

🧮 示例解析

举个例子来帮助理解：

s = "ADOBECODEBANC"
t = "ABC"

初始化 charCountInWindow：

A → 1
B → 1
C → 1
requiredCharTypesNotMet = 3

然后滑动窗口不断扩展、收缩，直到找到最小的覆盖子串 "BANC" 或 "BANC" 等。

🧠 时间复杂度分析

时间复杂度: O(N)，其中 N 是字符串 s 的长度。每个字符最多被左右指针访问两次。
空间复杂度: O(1)，固定大小的数组（128 个 ASCII 字符）。

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