问题描述：给定一段产品的英文描述，包含N个英文字母，每个英文单词以空格分隔，无其他标点符号；再给定M个英文单词关键字，请说明思路并编程实现方法extractSummary，目标是找出此产品描述中包含M个关键字（每个关键词至少出现一次）的长度最短的子串，作为产品简介输出。
编程之美有最短摘要生成的问题，与此问题类似。下面介绍这种方法。首先，可以在百度或谷歌中搜索本博客名称的前4个字”结构之法”，便会在第一个搜索结果中看到：”程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树4大经典原创系列集锦与总结作者：July--结构之法算法之道blog之博主。时间：2010年10月-2011年6月。出处：http://...“
这段文字就是摘要。那么，这段摘要是怎么产生的呢?可以对问题进行如下的简化。
1：假设给定的已经是经过网页分词之后的结果，词语序列数组为W。其中W[0], W[1],…, W[N]为一些已经分好的词语。
2：假设用户输入的搜索关键词为数组Q。其中Q[0], Q[1],…, Q[M]为所有输入的搜索关键词。
这样，生成的最短摘要实际上就是一串相互联系的分词序列。比如从W[i]到W[j]，其中，0<i<j<=N。
思路一：
在分析问题之前，先看下下面这个W-Q序列：w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1
如上W-Q序列中，我们可以把,q0,w4,w5,q1作为摘要，q0,w9,q1的也可以作为摘要，同样都包括了所有的关键词q0，q1，那么选取哪个是最短摘要呢？答案很明显，后一个更短，选取q0,w9,q1的作为最短摘要，这便是最短摘要的生成。
由此，我们可以得出解决此问题的思路，如下：
1：从W数组的第一个位置开始查找出一段包含所有关键词数组Q的序列，从w0开始，一直到w6。计算当前的最短长度，并更新Seq数组。
2：对目标数组W进行遍历，从第二个位置w1开始，重新查找包含所有关键词数组Q的序列,同样计算出其最短长度，以及更新包含所有关键词的序列Seq，然后求出最短距离。
3：依次操作下去，一直到遍历至目标数组W的最后一个位置为止。
最终，通过比较，咱们确定如下分词序列作为最短摘要。这个算法的时间复杂度为：O（N^2 * M）。
思路二：
我们试着降低此问题的复杂度。因为上述思路一再进行查找的时候，总是重复地循环，效率不高。那么怎么简化呢？先来看看这些序列：
w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1
问题在于，扫描肯定是无法避免的，但是如何把两次扫描的结果联系起来呢？这是一个值得考虑的问题。
沿用前面的扫描方法，再来看看。第一次扫描的时候，假设需要包含所有的关键词，从第一个位置w0处将扫描到w6处：
w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1
那么，下次扫描应该怎么办呢？先把第一个被扫描的位置挪到q0处后的一格：w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1
这样包含的序列中将减少了关键词q0。那么，我们便可以把第二个扫描位置往后移，这样就可以找到下一个包含所有关键词的序列。即从w4扫描到w9处，便包含了q1，q0：w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1
这样，问题就和第一次扫描时碰到的情况一样了。依次扫描下去，在w中找出所有包含q的序列，并且找出其中的最小值，就可得到最终的结果。编程之美上给出了如下参考代码：
int nTargetLen = N + 1; // 设置目标长度为总长度+1
int pBegin = 0; // 初始指针
int pEnd = 0; // 结束指针
int nLen = N; // 目标数组的长度为N
int nAbstractBegin = 0; // 目标摘要的起始地址
int nAbstractEnd = 0; // 目标摘要的结束地址
while(true)
{
// 假设未包含所有的关键词，并且后面的指针没有越界，往后移动指针
while(!isAllExisted() && pEnd <nLen)
{
pEnd++;
}
// 假设找到一段包含所有关键词信息的字符串
while(isAllExisted())
{
if(pEnd – pBegin < nTargetLen)
{
nTargetLen = pEnd – pBegin;
nAbstractBegin = pBegin;
nAbstractEnd = pEnd – 1;
}
pBegin++;
}
if(pEnd >= N)
Break;
}
(http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6890054)