LeetCode-Minimum Window Substring-最小窗口子串-滑动窗口算法（尺取法）

https://oj.leetcode.com/problems/minimum-window-substring/

线性复杂度的限制下，考虑使用滑动窗口法。这个方法的思路就是维持一个窗口，窗口向右边界扩张以满足限制条件。窗口左边界收缩以尽量使其最小。

注意这个题目可能是一个典型的滑动窗口方法的实现。外部循环移动左边界i，循环内部扩张右边界p以满足限制条件。并且内外都有终止可能。

使用两个map和一个计数变量以快速统计条件限制的满足情况。

class Solution {
public:
	int n,m;
	string minWindow(string S, string T) {
		map <char,int> cm;
		map <char,int> stat;
		n=S.length();
		m=T.length();
		for (int i=0;i<m;i++){
			if (cm.find(T[i])==cm.end()){
				cm[T[i]]=1;
			}
			else{
				cm[T[i]]++;
			}
			stat[T[i]]=0;
		}
		int res=numeric_limits<int>::max();
		typedef pair <int,int> scpair;
		scpair minw;
		int q=0;
		int count=0;
		for (int i=0;i<n;i++){
			bool endFlag=false;
			while(count<m){
				q++;
				if (q>n){
					endFlag=true;
					break;
				}
				if (cm.find(S[q-1])==cm.end()){continue;}
				if (stat[S[q-1]]<cm[S[q-1]]){
					count++;
				}
				stat[S[q-1]]++;
			}
			if (endFlag){break;}
			if (res > q-i){
				res=q-i;
				minw=scpair(i,q);
			}
			if (cm.find(S[i])==cm.end()){continue;}
			stat[S[i]]--;
			if (stat[S[i]]<cm[S[i]]){count--;}
		}
		if (res>n){return "";}//no win
		return S.substr(minw.first,minw.second-minw.first);
	}
};