给出两个字符串s和t，要求在s中找出最短的包含t中所有字符的连续子串

这是一个经典的字符串问题，可以使用滑动窗口（双指针）算法来解决。

具体做法如下：

1. 定义两个指针left和right，分别指向s的开头和结尾。

2. 定义一个哈希表need，用来存储t中每个字符出现的次数。

3. 定义一个哈希表window，用来存储当前窗口中每个字符出现的次数。

4. 初始化left=0，right=0，count=0，其中count表示当前窗口中已经包含了t中的字符个数。

5. 开始遍历字符串s，每次将right指针向右移动一位，同时更新window中相应字符的出现次数。

6. 如果当前字符是t中的字符，并且window中该字符出现次数不超过need中该字符的出现次数，则count加1。

7. 当count等于t中字符的总数时，表示当前窗口已经包含了t中所有字符，此时可以尝试移动left指针。

8. 移动left指针时，如果当前字符不是t中的字符，或者window中该字符的出现次数超过need中该字符的出现次数，则可以直接移动left指针。

9. 如果当前字符是t中的字符，并且window中该字符出现次数大于need中该字符的出现次数，则需要继续移动left指针，直到window中该字符出现次数不超过need中该字符的出现次数。

10. 在每次移动left指针时，更新最短子串的长度和起始位置。

11. 重复步骤5到10，直到right指针遍历完整个字符串s。

最后，如果存在符合条件的子串，则返回最短子串，否则返回空字符串。

示例代码如下：

def min_window(s: str, t: str) -> str:
    need = {}
    window = {}
    for c in t:
        need[c] = need.get(c, 0) + 1
    left = right = 0
    count = 0
    start = 0
    min_len = float('inf')
    for right in range(len(s)):
        c = s[right]
        if c in need:
            window[c] = window.get(c, 0) + 1
            if window[c] <= need[c]:
                count += 1
        while count == len(t):
            if right - left + 1 < min_len:
                start = left
                min_len = right - left + 1
            c = s[left]
            if c in need:
                window[c] -= 1
                if window[c] < need[c]:
                    count -= 1
            left += 1
    return s[start:start+min_len] if min_len != float('inf') else ""

这个算法的时间复杂度是O(n)，其中n是字符串s的长度，空间复杂度是O(m)，其中m是字符串t中不同字符的个数。