LeetCode(209)长度最小的子数组??
2024-01-09 16:10:01
给定一个含有?n?个正整数的数组和一个正整数?s ,找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0。
示例:
- 输入:s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
- 输出:2
- 解释:子数组?[4,3]?是该条件下的长度最小的子数组。
示例 2:
输入:target = 4, nums = [1,4,4] 输出:1
提示:
- 1 <= target <= 10^9
- 1 <= nums.length <= 10^5
- 1 <= nums[i] <= 10^5
思路1:暴力解法复杂度大
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int result = 0xFFFF; // 最终的结果
int sum = 0; // 子序列的数值之和
int subLength = 0; // 子序列的长度
for (int i = 0; i < nums.length; i++) { // 设置子序列起点为i
sum = 0;
for (int j = i; j < nums.length; j++) { // 设置子序列终止位置为j
sum += nums[j];
if (sum >= target) { // 一旦发现子序列和超过了s,更新result
subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
result = result < subLength ? result : subLength;
break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列,所以一旦符合条件就break
}
}
}
// 如果result没有被赋值的话,就返回0,说明没有符合条件的子序列
return result == 0xFFFF ? 0 : result;
}
}
思路2:看到关键词连续 想到滑动窗口 窗口大小由left和right指针决定
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int left = 0;
int sum = 0;
int result = Integer.MAX_VALUE;
for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
sum += nums[right]; // 扩大窗口
while (sum >= target) {
result = Math.min(result, right - left + 1);
sum -= nums[left++]; // 去掉滑动窗口第一个值 缩小窗口
}
}
return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
}
}
文章来源:https://blog.csdn.net/m0_48590589/article/details/135479712
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