239. 滑动窗口最大值/76. 最小覆盖子串

239. 滑动窗口最大值

给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回 滑动窗口中的最大值 。

示例 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]
解释：
滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7

思路：用单调队列处理，滑动窗口的加入元素和移除元素相当于队列的pop和push，找出最大元素相当于单调队列的中最大值，也就是队列的头元素（que.front()）。下一步设计一个队列，包含出队、入队、寻找最大值的操作。

入队：要维护单调队列，当元素入队时，首先和队尾元素比较，如果大于队尾元素，队尾元素出队，直到入队元素小于等于队尾元素的数值为止。

例子如下：通过这种操作可以保持队列中元素单调，滑动窗口最大值就等于队列头元素

出队：其实上面入队操作已经有元素出队了，只需要判断滑动窗口移除元素等于队列首元素时，再将队首元素出队，为什么呢

如下图：第一步到第二步时候元素1需要移除，但在元素3入队时就将1出队了，因为我们需要保持队列单调；第二步到第三步元素3需要移除，此时队首元素出队就可以，再让元素5入队（元素5入队时候会将-1，-3顶出）

最后会发现当前元素需要移除时，要不它就等于队首元素，要不它就在我们自定义入队操作时就出队了。

代码：

class Solution {
private:
    class Myque{//自定义单调队列
    public:
        deque<int> que;
        void pop(int value){//移除元素
            if(!que.empty()&&value==que.front()){
                 que.pop_front();
            }
        }
        void push(int value){//加入元素
            while(!que.empty()&&value>que.back()){//如果push的数值大于入口元素的数值，那么就将队列后端的数值弹出，直到push的数值小于等于队列入口元素的数值为止。
                que.pop_back();
            }
            que.push_back(value);
        }
        int maxvalue() {
            return que.front();
        }
    };
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        Myque que;
        vector<int> n;
        for(int i=0;i
            que.push(nums[i]);
        }
        n.push_back(que.maxvalue());//先记录最大值
        for(int i=k;isize();i++){
            que.pop(nums[i-k]);
            que.push(nums[i]);
            n.push_back(que.maxvalue());
        }
        return n;
    }
};

76. 最小覆盖子串

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 "" 。

注意：

• 对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
• 如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。

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'。

思路：通过滑动窗口，right移动直到包含t中全部元素，接下来收缩窗口，移动left,始终保持滑动窗口包含t，找到最小的窗口的长度就是答案。

        下一步就是解决怎么确定滑动窗口中包含t，我们通过哈希表记录t中元素出现的个数，再记录滑动窗口移动过程中记录t中元素出现个数，再进行比较。

        right：对于right而言，每次向右移动之后，先判断加入的元素是否出现在t的哈希表中，如果在，滑动窗口的哈希表中对应的元素个数就加一。

        left：如果t中元素出现个数在当前滑动窗口中出现个数一样，就可以收缩left

代码：

class Solution {
public:
    unordered_map<char,int> tstr,sstr;//两个哈希表
    bool check()//比较函数
    {
        for(auto tchar : tstr)
            {
                if(tchar.second > sstr[tchar.first]) return false;//注意这里的判断条件是大于
                //只要sstr中元素的second值不小于tchar中对应元素的second值就行
                //也就是判断滑动窗口中出现t中元素的个数是否和t的哈希表记录的一样
            }
        return true;
    }
    string minWindow(string s, string t) {
        //情况一，t的长的大于s
        int n1 = s.size(),n2 = t.size();
        if(n1return "";
        int len = INT_MAX;//最小窗口的长度
        int mleft=0;//最小窗口的左边界
        int mright=-1;//最小窗口的右边界
        //构造t的哈希表
        for(auto tchar : t)
            ++tstr[tchar];
        int left = 0,right = -1;//滑动窗口的左右两端指针
        while(right
            right++;//右边界移动
            if(tstr[s[right]]){
                if(sstr[s[right]]){
                    sstr[s[right]]+=1;//当前元素已经出现过
                }else{
                    sstr[s[right]]=1;//第一次出现
                }
            }
            while(check()){
                int m=right-left+1;//当前滑动窗口的长度
                if(m//更新最小窗口
                    mleft=left;
                    mright=right;
                    len=m;
                }
                if(tstr[s[left]]){//左边界的元素在t中
                    sstr[s[left]]-=1;//左边界收缩时就需要减去滑动窗口哈希表中元素出现的次数
                }
                left++;//匹配成功才需要收缩左边界
            }
        }
        if (len == INT_MAX) {//如果最小窗口从来没有变化，按题目意思返回空
            return "";
        }
        return s.substr(mleft,len);//截取记录的最小窗口
    }
};