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209. minimum-size-subarray-sum

长度最小的子数组

题目

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。

提示:

  • 1 <= target <= 10^9
  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • 1 <= nums[i] <= 10^5

题目链接

思路

  1. 暴力法,两个循环不断寻找子序列
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    # 时间复杂度O(n^2)
    class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
    l = len(nums)
    min_len = float('inf')

    for i in range(l):
    cur_sum = 0
    for j in range(i, l):
    cur_sum += nums[j]
    if cur_sum >= s:
    min_len = min(min_len, j - i + 1)
    break

    return min_len if min_len != float('inf') else 0
    2.滑动窗口
    窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组。

窗口的起始位置如何移动:如果当前窗口的值大于等于s了,窗口就要向前移动了(也就是该缩小了)。

窗口的结束位置如何移动:窗口的结束位置就是遍历数组的指针,也就是for循环里的索引。

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// 时间复杂度O(n)
class Solution:
def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
res = float('inf')
i,sum_wid,sublength = 0,0,0
for j in range(len(nums)):
sum_wid += nums[j]
while(sum_wid >= target):
sublength = j-i+1
res = min(res,sublength)
sum_wid -= nums[i]
i+=1

return res if res!= float('inf') else 0

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class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
int result = INT32_MAX; // 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.size(); i++) { // 设置子序列起点为i
sum = 0;
for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为j
sum += nums[j];
if (sum >= s) { // 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 == INT32_MAX ? 0 : result;
}
};

Refs

代码随想录