使用来自单词列表的单词的最小子串形成目标字符串

题目：使用来自单词列表的单词的最小子串形成目标字符串。

答案：这个问题可以通过滑动窗口（Sliding Window）算法来解决。

滑动窗口算法是一种用于解决字符串和数组相关问题的常用技巧。该算法通过维护一个窗口，根据问题的要求调整窗口的大小和位置，并在窗口中查找所需的解。对于本题，我们可以使用滑动窗口算法找到包含目标字符串的最小子串。

算法步骤：

1. 首先，我们需要初始化两个指针，left和right，分别指向目标字符串的起始位置。
2. 创建一个哈希表need，用于记录目标字符串中每个字符的出现次数。遍历目标字符串，统计每个字符出现的次数并记录在哈希表need中。
3. 初始化一个整型变量count，用于记录滑动窗口中已经匹配到的字符数量。
4. 初始化两个变量start和minLen，用于记录最小子串的起始位置和长度。将start设为0，minLen设为一个比目标字符串长度大的值。
5. 开始滑动窗口的循环，循环条件为right指针小于目标字符串的长度。
   • 首先，将right指针指向的字符加入滑动窗口，并更新count的值。
   • 若滑动窗口中某个字符的数量已经满足目标字符串中该字符的数量，则将count的值加1。
   • 判断滑动窗口中的字符串是否包含了所有的目标字符串。若包含，则尝试将left指针右移，缩小窗口的大小，并更新最小子串的起始位置和长度。在缩小窗口的过程中，更新哈希表need和count的值。
   • 重复以上步骤，直到right指针到达目标字符串的末尾。

• 返回最小子串的起始位置和长度，即start和minLen。

这个问题的优势是滑动窗口算法的时间复杂度较低，为O(n)，其中n为目标字符串的长度。滑动窗口算法可以广泛应用于字符串匹配、子串查找等场景。

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