https://docs.google.com/document/d/1qxA2wps0IhVRWULulQ55W4SGPMu2AE5MkBB37h8Dr58/edit#
streets = [["a"],[],[],["b"]]
requirement = ["a", "b"]
最小的Window是1-4，但2, 3的距离都更短，所以应该是要最小的Window再Median? 不是很确定这样的作法是否涵盖了所有可能性，求哪位大神确认
(Provider: anonymous， 匹兹堡office)
第一题：
假设一条街上有多个block，一个block上有多个建筑。求一条街上离几个最近的特定建筑的最远距离最短的block。例子： street = [[“store”, “school”, “museum”], [“hospital”, “restaurant”], [“school”, “restaurant”], [], [“museum”]], requirement = [“store”, “museum”, “restaurant”].
第一个block到最近store是0，到最近museum是0，到最近restaurant是1，所以它的max是1
第二个block到最近store是1，到最近museum是1，到最近restaurant是0，所以它的max是1
第三个block到最近store是2，到最近museum是2，到最近restaurant是0，所以它的max是2
第四个block到最近store是3，到最近museum是1，到最近restaurant是1，所以它的max是3
第五个block到最近store是4，到最近museum是0，到最近restaurant是2，所以它的max是4
所以返回的block是第一个和第二个。
思路：遍历street建立map，key是建筑名字，value是list of integer存block index。然后再遍历一次street，对requirement中的每个建筑，找当前block是否在list里，如果在就删掉之前所有的index（？？？），如果不在就取最近的两个距离中的min。时间复杂度O(m*n)，m为block个数，n为requirement个数。
（有没有更好的方法？）
用range做，相当于在一个string中找到包含所有指定字符的最短substring，在一个包含所有requirement的range中，range长度越短，max越小。
先遍历一次street，建立这样一个结构：unordered_map<string, set<int>>, 即给每种建筑建立一个有序表（二叉排序树）；然后遍历block坐标，对每个坐标，在上面的哈希表里对每种建筑对应的排序树里二分找上下界，这样就能log复杂度计算到每种建筑的最近距离
streets = [["a"],[],[],["b"]]
requirement = ["a", "b"]
最小的Window是1-4，但2, 3的距离都更短，所以应该是要最小的Window再Median? 不是很确定这样的作法是否涵盖了所有可能性，求哪位大神确认
我觉得思路应该是对的，但是不确定是否是最好，对于你的例子来说，1对a, b做二分查找得到的是距离是(0, 3)， 2对a,b做二分是（1,2），3是（2,1），4是（3,0）,因此可以判断结果是2和3
这样的复杂度是(O(m * n + klogM) m 是街区个数，n是街区包含的建筑， k是requirements数
