76. 最小覆盖子串
知识点：字符串；滑动窗口
题目描述
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
示例 1：
输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC"
输出："BANC"
示例 2:
输入：s = "a", t = "a"
输出："a"
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。
解法一：滑动窗口
这其实也是滑动窗口的一道典型题目
刚看题目，最小子串，其实应该自然的想到滑动窗口。 最小，往往都是right向右移动满足条件，寻找可行解，然后left移动，缩小窗口，寻找最优解；
对应到这道题目：
1.right右移，直到当前窗口满足条件，也就是窗口内含有t里的全部的字符
步骤一的难点在于怎么知道窗口内含有t里的全部了，自然的想到可以用哈希表先来统计t里每个字符的数量，然后向右遍历，遇到一个数量就减1.那这时候又有问题，什么时候停止呢，再去遍历一遍哈希表，每个value都为0就停？
总不能每走一步检查一遍吧。所以可以直接使用一个变量，比如needcout来表示我们需要的总数量，注意**是当前窗口内我们需要字符的总数量**当这个数量为0时，代表t里的字符都包括了。
注意这里还有一个小点就是比如我们需要abc，那我们可能刚开始进来两个a，也就是aa，不要把needcount直接减2了，是减1，这个a是多余的，我们并不需要，所以哈希表的value if为负了，其实就表示有多余的元素了。
2.left开始移动，缩小窗口
步骤二无非就几种可能：
left的元素啥用没有，left继续接着移就行
left的元素是t里的元素，但是对应的value为负值，证明是多余的，移出去也没事；
left的元素是t里的元素，对应的value值为0，证明这个很关键，当移出去的时候，我们的窗口就不满足条件了，右边窗口需要继续移动；重复步骤一
from collections import Counter
class Solution:
def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
count_table = Counter(t)
i, j = 0, len(s)
need_count = len(t) #当前窗口内需要的全部数量
left = 0
for index, cur_str in enumerate(s):
if cur_str in count_table and need_count > 0:
if count_table[cur_str] > 0:
need_count -= 1
count_table[cur_str] -= 1
if need_count == 0: # 开始收缩
while True:
str_temp = s[left] #出窗口的元素
if str_temp in count_table and count_table[str_temp] == 0: #找到一个必须的元素后就不能再往出了
break
elif str_temp in count_table and count_table[str_temp] < 0:
count_table[str_temp] += 1
left += 1
if index-left < j-i:
i, j = left, index #记录此时的窗口
count_table[str_temp] += 1 # 再往外走一个，然后右边开始重新走找满足条件的窗口
need_count += 1
left += 1
return "" if j == len(s) else s[i:j+1]