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包含所有字母的不同字符的最短子字符串的长度

,可以通过滑动窗口算法来解决。

滑动窗口算法是一种用于解决字符串或数组相关问题的常用技巧。它通过维护一个窗口,该窗口包含了满足特定条件的子字符串或子数组。在每一步操作中,窗口的左边界或右边界会向右移动,从而更新窗口的内容。

对于这个问题,我们可以使用滑动窗口算法来找到包含所有字母的不同字符的最短子字符串的长度。具体步骤如下:

  1. 定义一个字典或数组来记录窗口中每个字符的出现次数。
  2. 初始化窗口的左边界和右边界为字符串的起始位置。
  3. 遍历字符串,将右边界向右移动,并更新窗口中字符的出现次数。
  4. 当窗口中包含所有字母时,记录当前窗口的长度,并尝试将左边界向右移动,缩小窗口的大小。
  5. 重复步骤3和4,直到右边界到达字符串的末尾。
  6. 返回记录的最短子字符串的长度。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
def shortest_substring_length(s):
    # 定义字典来记录窗口中每个字符的出现次数
    char_count = {}
    for char in s:
        char_count[char] = 0

    # 初始化窗口的左边界和右边界
    left = 0
    right = 0

    # 记录最短子字符串的长度
    min_length = float('inf')

    # 记录窗口中包含的不同字符数量
    distinct_chars = 0

    while right < len(s):
        # 右边界向右移动,并更新窗口中字符的出现次数
        char_count[s[right]] += 1

        # 如果当前字符的出现次数为1,表示窗口中新增了一个不同字符
        if char_count[s[right]] == 1:
            distinct_chars += 1

        # 当窗口中包含所有字母时,尝试将左边界向右移动,缩小窗口的大小
        while distinct_chars == len(char_count):
            min_length = min(min_length, right - left + 1)

            # 左边界向右移动,并更新窗口中字符的出现次数
            char_count[s[left]] -= 1

            # 如果当前字符的出现次数为0,表示窗口中减少了一个不同字符
            if char_count[s[left]] == 0:
                distinct_chars -= 1

            left += 1

        right += 1

    return min_length

这个算法的时间复杂度为O(n),其中n是字符串的长度。

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