假设你有两个数组，一个长一个短，短的元素均不相同。找到长数组中包含短数组所有的元素的最短子数组，其出现顺序无关紧要。

返回最短子数组的左端点和右端点，如有多个满足条件的子数组，返回左端点最小的一个。若不存在，返回空数组。

示例 1:

输入:
big = [7,5,9,0,2,1,3,5,7,9,1,1,5,8,8,9,7]
small = [1,5,9]
输出: [7,10]

示例 2:

输入:
big = [1,2,3]
small = [4]
输出: []
提示：

big.length <= 100000
1 <= small.length <= 100000

来源：力扣（LeetCode）
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本题乍看之下我有两种思路

• 滑动窗口：（我发现很多字符串的题都需要用到滑动窗口，下去深究一下KMP算法）设置两个指针
• 重新定义一个hashmap，将big数组中找到的small数组中的数字都放到hashmap中，下标存value，值存key，然后找连续出现的几个值，比较value的差

我感觉我的这两组思想都可以行得通，但是实际实现起来就有点举步维艰，有其是遍历，我想把small数组成环遍历，但不知道遍历的终止条件；
hashmap中遍历和small数组比较也是个问题；

总结还是自己做的题太少了，
在评论区找了几种算法，记录一下；

• 第一种
  1、将small数组中的数存在map中，其value值初始化为-1；
  2、遍历big数组，map存储small数组中每一个值在big数组中的位置，并更新；
  3、当在big数组中找齐了所有在small数组中的数字后，就用当前下标i减去map 中value的最小值（即位置的最小值）得到的差即为“包含短数组所有元素的子数组长度”

4、时间复杂度O（n*m）

• 第二种
  滑动窗口
  当我们觉得程序无法进行下去的时候，可以多借助外力；
  比如new 一个map，多设置一个指针……
  我们纠结于窗口什么时候停止的时候，可以设置一个count来计数，当数量和small中的个数相同的时候窗口就不必扩大；

滑动窗口这个链接讲的非常详细

子串问题大都用滑动窗口
这个题目和“最小覆盖子串问题”挺像的（76题）

只不过这个是返回下标，换汤不换药，有种做数学题的感觉，题型是有数的，题目是无数的，归根结底是方法；

字符串匹配问题——滑动窗口

在写了76题（最小覆盖子串）后，我明白了；
所以理解一个算法还是要先写出来，带入数据在编译器中执行，看每一步每一步是怎么走的。

  public static String minWindow(String s,String t){//参数安全检测if(s==null||t==null||s.length()==0||t.length()==0){return null;}//字符串转为数组便于操作char[] tc = t.toCharArray();//新建两个数组来存放个数int []winSize=new int[128];//存放s字符串中各个字符出现的次数int []needSize=new int[128];//存放t字符串中各个字符出现的次数//这是我看视频解析的时候，官方的思路；这里非常巧妙，// 仅仅一个数组，就完成了hashMap的工作，用ASCII码和++共同控制key-value//将目标字符串t中的各个字符出现的次数先存放到数组中，方便之后的比较for(int i=0;i<t.length();i++){needSize[tc[i]]+=1;}int left=0,right=0;int count=0;//出现的次数指针int minLength=s.length()+1;//记录窗口大小的最小值；因为有可能出现多组，所以我们需要比较哪个长度最小才是最优解String res=new String();//记录结果//开始循环，以右窗口为退出条件while (right<s.length()){char ch=s.charAt(right);//直接用right指针，省去我们开辟一个s字符数组winSize[ch]++;//将s中各个字符出现的次数记录下来if(needSize[ch]>0&&needSize[ch]>=winSize[ch]){//这个条件乍一看挺难理解的//可是我们逆向思维推一下//如果winSize[ch]>needSize[ch]的值的时候，就会出现重复包含的情况（如人家只需要两个a，你这里有三个a）count++;}//如果当我们的窗口包含了t整个字符串while (count==t.length()){//考虑缩小窗口的同时维护countch=s.charAt(left);if(needSize[ch]>0&&needSize[ch]>=winSize[ch]){count--;}//维护最小窗口，如果当前窗口小于之前的窗口则更新if(right-left+1<minLength){minLength=right-left+1;res=s.substring(left,right+1);}winSize[ch]--;//维护winSizeleft++;//缩小串口}right++;}return res;}

这个题我觉得很妙的是用数组间接替代了hashMap，之前也看过这种思想，经常不用就忘了，还是要多看。

总结，写代码需要规范，就像数学的解答题步骤，上面的连接中总结了一个滑动窗口的算法框架，大家可以学习一下；不过我觉得最好的方法还是调试，一步一步看清楚明了。