leetcode 209. 长度最小的子数组

原创已于 2022-03-28 09:00:33 修改 · 109 阅读

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#leetcode #游戏 #算法

于 2022-03-02 18:01:52 首次发布

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本文介绍了两种优化的滑动窗口方法，解决如何找到给定数组中满足和大于等于目标值s的最小子数组长度。方法一是常规的迭代实现，方法二是时间复杂度较低的版本，通过两次嵌套循环巧妙地避免了重复计算。关键在于理解窗口的移动和sum的更新策略。

在这里插入图片描述
原题链接

使用滑动窗口的方法
首先定义left和 sum
从right为0 时，开始遍历，不断累加sum
当sum满足大于等于s 的时候，判断 ans的最小长度
然后让sum 减去当前的 nums[left]，然后将left++，再次进入while循环。这一步的含义是：不断变更序列的开始位置，即寻找满足sum >= s 时的 right - left + 1 的最小值能为多少
最后返回ans
二刷：注意for循环时，定义right= 0，而不是i = 0
注意：在选择ans的时候，是要求 Math.min(…) 而不是max
注意 for 循环内开始的时候 right = 0

方法一 

class Solution {
    // 滑动窗口
    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
        int left = 0;
        int sum = 0;
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        for(int right = 0; right < nums.length; right++){
            sum += nums[right];
            while(sum >= s){
                ans = Math.min(ans, right - left + 1);
                //将sum 减去当前的nums[left]
                sum -= nums[left];
                // 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更（子序列的起始位置）
                left++;
            }
        }
        return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans; 
    }
}



方法二 （时间复杂度高）另一种滑动窗口方法

 class Solution {
    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
//将此题当作不考虑连续子数组的情况
        int n = nums.length;
        if(n == 0) return 0;
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        for(int i = 0; i < n; i++){
            int sum = 0;
            for(int j = i; j < n; j++){
                sum += nums[j];
                if(sum >= s){
                    ans = Math.min(ans, j - i + 1);
                    break;
                }
            }
        }
        return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
    }
}