题目

1. 字母异位词分组
1. 无重复字符的最长子串
1. 重复的DNA序列
1. 最小覆盖子串

思路与算法

1. 字母异位词分组 : 按照字母序排序后再映射即可
1. 无重复字符的最长子串：标准滑窗+HashSet或者HashMap实现。
1. 重复的DNA序列：同上，滑窗加HashMap实现。
1. 最小覆盖子串：滑窗加HashMap实现，区别在于使用几个map来完成映射。

代码实现

字母异位词分组

class Solution {public:vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {map<string,vector<string>> anagram;vector<vector<string>> res;for (int i = 0; i < strs.size(); ++i) {// 拿到当前字符串，并按照字母序进行排序string str = strs[i];sort(str.begin(),str.end());// 如果无法在anagram中找到if (anagram.find(str) == anagram.end()) {vector<string> item;anagram.insert(make_pair(str,item));}anagram[str].push_back(strs[i]);}map<string,vector<string>>::iterator it;for (it = anagram.begin(); it != anagram.end(); ++it) {res.push_back((*it).second);}return res;}
};

无重复字符的最长子串

class Solution {public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {if(s.size() == 0) return 0;unordered_set<char> lookup;int maxStr = 0;int left = 0;for(int i = 0; i < s.size(); i++){// 若之前出现过，此时需要移动左指针，直至出现一个全新的字符while (lookup.find(s[i]) != lookup.end()){lookup.erase(s[left]);left ++;}// 正常情况下直接更新当前最大值即可maxStr = max(maxStr,i-left+1);lookup.insert(s[i]);}return maxStr;}
};

重复的DNA序列

class Solution {public List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) {HashSet<String> seen = new HashSet<>();HashSet<String> output = new HashSet<>();int len = s.length();int L = 10;for (int i = 0; i < len - L + 1; ++i) {String tmp_string = s.substring(i,i + L);if (seen.contains(tmp_string)) {output.add(tmp_string);}seen.add(tmp_string);}return new LinkedList<String> (output);}
}

最小覆盖子串

class Solution {public:unordered_map<char,int> ori,cnt;bool check(){for (const auto &p : ori) {if (cnt[p.first] < p.second) {return false;}}return true;}string minWindow(string s, string t) {// 将要检索包含的字符扔进ori图计数for (const auto &c : t) {ori[c]++;}int l = 0, r = -1;int len = INT_MAX, ansL = -1;// 遍历while ( r < int(s.size()) ) {// 将s中与t中都出现过的字符计数存在cnt图中，存的是s中的字符和计数if ( ori.find(s[++r]) != ori.end() ) {cnt[s[r]]++;}// 满足s中出现的字符个数和种类都大于等于t中要求的，才能继续进行while (check() && l <= r) {// 满足要求，则更新满足要求的最小的len，同时更新ansLif (r - l + 1 < len) {len = r - l + 1;ansL = l;}// 此时左指针右移，判断是否还满足条件if (ori.find(s[l]) != ori.end()) {cnt[s[l]]--;}l++;}}return ansL == -1 ? string() : s.substr(ansL,len);}
};

写在最后

滑动窗口加Hash是非常常用的一种数据结构模式，和DFS以及BFS一样，非常的常用，务必熟练书写掌握。注意一些细节写法，例如隐含初始值，一般为-1。例如Java和Cpp中的map的使用的区别，哪个方便哪个来，不要拘泥死板，灵活使用。

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