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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