给定两个字符串 s 和 t，长度分别是 m 和 n，返回 s 中的 最短窗口 子串，使得该子串包含 t 中的每一个字符（包括重复字符）。如果没有这样的子串，返回空字符串 “”。

测试用例保证答案唯一。

示例 1：

**输入：**s = “ADOBECODEBANC”, t = “ABC”
输出：“BANC”
**解释：**最小覆盖子串 “BANC” 包含来自字符串 t 的 ‘A’、‘B’ 和 ‘C’。

示例 2：

**输入：**s = “a”, t = “a”
输出：“a”
**解释：**整个字符串 s 是最小覆盖子串。

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。

提示：

m == s.length

n == t.length

1 <= m, n <= 10(5)

s 和 t 由英文字母组成

先考虑暴力方法，遍历s以每个字母为首字符，再不断向右读字符

其实就是使用滑动窗口，这样我们可以考虑只有满足条件时左边界收缩，然后右边界扩张寻找下一次满足条件

我们可以使用两个哈希表来记录 t和窗口 中字符出现频率，检查条件就是比较哈希表

同理和寻找字母异位词一样，我们可以用一个变量来记录有多少种字符不满足条件，这样当diff==0时就可以直接判断为满足条件

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class Solution {
public:
    string minWindow(string s, string t) {
        int l1 = s.size();
        int l2 = t.size();
        if (l1 < l2)
            return "";
        unordered_map<char, int> count;
        int diff = 0;
        for (char c : t) {
            if (count[c] == 0)
                diff++;
            count[c]++;
        }
        int l = 0, r = 0;
        pair<int, int> ans = {-l1, 0};
        while (r < l1) {
            count[s[r]]--;
            if (count[s[r]] == 0)
                diff--;
            while (diff == 0 && l <= r) {
                if (ans.second - ans.first > r - l)
                    ans = {l, r};
                if (count[s[l]] == 0)
                    diff++;
                count[s[l]]++;
                l++;
            }
            r++;
        }
        return ans.first == -l1
                   ? ""
                   : s.substr(ans.first, ans.second - ans.first + 1);
    }
};