leetcode#209. 长度最小的子数组(中等)

探讨了LeetCode上一道经典题目:寻找满足和≥s的最小子数组。通过两种双指针法/滑动窗口策略,实现了高效解题。第一种方法在每个循环中计算窗口元素之和,第二种方法通过外循环移动右指针,内循环调整左指针,两者均能有效找到满足条件的最小子数组。

题目描述

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连续子数组,返回 0。

题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum

方法:双指针/滑动窗口

第一种是每个循环计算窗口内元素之和,根据和与s的大小关系改变窗口大小。
耗时久

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
        # nums_sort = sorted(nums, reverse=True)
        left,right = 0,0
        ans = float('inf')
        S=0
        while right < len(nums):
            # 当前[left,right+1]区间和是否满足条件
            # 若满足则右移左指针(缩小区间)
            S = sum(nums[left:right+1])
            if S >= s:
                # 保留最小区间长度
                ans = min(ans,right-left+1)
                left += 1
            # 否则扩大区间
            if S < s:
                right += 1

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

        

第二种是每次外循环移动一次右指针,内部循环判断需要移动多少次左指针。

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
        # 判断是否存在
        if s>sum(nums): return 0
        left,right = 0,0
        ans = float('inf')
        S=0
        for right in range(len(nums)):
            S += nums[right]
            # 当窗口内和大于s时,缩小窗口(右移左指针)
            # 可能需要多次移动所以用while而不是if
            while S>=s:
            	# 保留最小区间长度
                ans = min(ans,right-left+1)
                S -= nums[left] 
                left += 1


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

        
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