滑动窗口算法—字符串的排列
”字符串的排列“难度为Medium：
输入两个字符串 S 和 T，请你用算法判断 S 是否包含 T 的排列，也就是要判断 S 中是否存在一个子串 是 T 的一种全排列。
比如输入 S = "helloworld"，T = "oow"，算法返回 True，因为 S 包含一个子串 "owo" 是 T 的排列。
这明显是关于滑动窗口算法的题目，假设给你一个 S 和 一个 T，请问 S 中是否存在一个子串，包含 T 中所有字符且不包含其他字符？
直接套模板(看专栏)写代码：
package SlidingWindow;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;// leetcode 014 字符串的排列
public class SP {public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {Map<Character, Integer> need = new HashMap<>(); // 记录S1中字符出现次数Map<Character, Integer> window = new HashMap<>(); // 记录窗口中的相应字符的出现次数for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {char key = s1.charAt(i);need.put(key, need.getOrDefault(key, 0) + 1);}int left = 0, right = 0, valid = 0; // valid 表示窗口中满足 need 条件的字符个数while (right < s2.length()) {// c 是将要移入窗口的字符char c = s2.charAt(right);// 右移窗口right++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.containsKey(c)) {window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);if (window.getOrDefault(c, 0).equals(need.getOrDefault(c, 0))) { // window[c] == need[c]valid++;}}/*** debug 输出的位置***/System.out.println("window:(" + left + ", " + right + ")");/*********************/// 判断左侧窗口是否要收缩while (right - left >= s1.length()) { // window need shrink —窗口需要收缩// 在这里判断是否找到了合法的子串if (valid == need.size()) {return true;}// d 是将要移出窗口的字符char d = s2.charAt(left);// 左移窗口left++;// 进行窗口内数据的一系列更新if (need.containsKey(d)) {if (window.getOrDefault(d, 0).equals(need.getOrDefault(d, 0))) {valid--;}window.put(d, window.getOrDefault(d, 0) - 1);}}}// 未找到符合条件的子串return false;}public static void main(String[] args) {SP sp = new SP();boolean res = sp.checkInclusion("oow","helloworld");System.out.println(res);}}
这道题的解法代码基本上和最小覆盖子串的一样，只是基于之前的代码改变了两个地方：
1.本题移动 left 缩小窗口的时机是窗口大小大于 s1.length() 时，因为各种排序的长度显然应该是一样的。
2.当发现 valid == need.size() 时，说明窗口中的数据是一个合法的排列，所以立即返回 true。
至于如何处理窗口的扩大和缩小，