No.238 - LeetCode [209] Minimum Size Subarray Sum - 和大于阈值的最短长度

最新推荐文章于 2025-12-02 23:24:25 发布
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#leetcode

本文介绍了一种使用滑动窗口的方法来解决LeetCode上的题目“最小尺寸子数组求和”。该算法通过动态调整左右边界来寻找满足条件的最小子数组长度，并详细展示了实现过程。 
/*
 * @lc app=leetcode id=209 lang=cpp
 *
 * [209] Minimum Size Subarray Sum
 */

// @lc code=start
class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int N = nums.size();
        if(N<=0) return 0;
        int ans = N;
        int L = 0;
        int R = 0;
        int sum = 0;
        bool flag = false;
        while(R<N){
            sum += nums[R++];
            while(sum >= s){
                flag = true;
                ans = min(ans,R-L);
                sum -= nums[L++];
            }
        }
        return flag?ans:0;
    }
};
// @lc code=end
【左神算法课】子数组最大差值小于某阈值，求满足条件的子数组个数
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08-17 895
题目描述： 　　 解法思路： 　　本题其实是滑动窗口的变形。主体思路为： 　　１．从第一个元素开始依次向后遍历，同时维护两个窗口（由于要同时操作窗口的头部和尾部，故采用双端队列）： 　　　　　　最大值窗口（递减），头部永远存最大值 　　　　　　最小值窗口（递增），头部永远存最小值 　　２．比较两个窗口的头部元素差值，若差值大于阈值，即可跳出内循环。 　　３．跳出内循环后，检查头部...
【LeetCode】1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组 Longest Continuous Subarray With Absolute Diff Less Than or Equal t
负雪明烛
05-03 1990
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LeetCode 题解之 53. Maximum Subarray（连续子数组的最大和问题）
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07-03 1万+
53. Maximum Subarray（连续子数组的最大和问题） 题目描述和难度 题目描述： 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。 进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(...
设置最小宽度 最小高度 最大宽度 最大高度的作用
happyYYhy的博客
03-01 4451
1、 如果一个元素没有设置最小宽度(min-width)，这时当浏览器缩小到一定程度时，元素中的布局可能会发生变化，如果想要保持不变可以给元素（如div)设置最小宽度属性，当浏览器宽度小于该值时，该元素不再自适应，而是宽度设置为最小宽度； 2、设置最小高度（min-height同理） 3、如果设置了width，那宽度就定死了，而设置了max-width，实际宽度可以在0~m
最大子数组问题 Maximum Subarray
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别时茫茫的专栏
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Maximum Subarray： algorithm这个问题我们先看下问题的描述：问题描述Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum. For example, given the array [−2,1,−3,4,−
力扣1971.寻找图中是否存在路径
2401_89332662的博客
11-30 695
本文研究了无向图中顶点连通性判断问题，针对大规模数据（顶点数达2×10^5）提出两种高效解法。并查集方法通过路径压缩和按秩合并优化，实现接近线性的时间复杂度；BFS方法通过邻接表存储和队列遍历确保高效性。实验表明两种方法均能有效处理大规模图数据，其中并查集在空间效率上更具优势。文章详细阐述了两种算法的实现细节，包括数据结构设计、核心操作流程和复杂度分析，为大规模图连通性问题提供了实用解决方案。
Leetcode 65 固定长度窗口 | 中心辐射型固定窗口
im_AMBER的博客
12-01 831
窗口是 “连续固定长度” 还是 “以某个点为中心辐射”？若题目说 “长度为 k 的子数组”→ 普通固定窗口；若题目说 “半径为 k”“以每个元素为中心”→ 中心辐射型窗口。结果是 “每个窗口对应一个值” 还是 “每个索引对应一个值”？前者→普通固定窗口；后者→中心辐射型窗口。
LeetCode面试HOT100—— 206. 反转链表
xwhxy的博客
12-02 636
本文详细解析了反转单链表的迭代最优解（头插法）。该方法通过三个指针（pre、cur、nxt）实现，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。核心思路是将原链表节点逐个取出并插入新链表头部，最终返回pre指针指向的新链表头。文章通过逐行代码注释、分步演示（1→2→3→4→null示例）和关键细节分析，帮助读者彻底理解反转过程。特别强调了保存nxt指针的必要性和边界情况处理，总结为"保存下一个，反转当前，移动双指针"的操作口诀。
LeetCode 热题 100——二叉树——二叉树的层序遍历&将有序数组转换为二叉搜索树
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12-02 558
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。示例 1：输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]输出：[[3],[9,20],[15,7]]示例 2：输入：root = [1]输出：[[1]]示例 3：输入：root = []输出：[]提示：树中节点数目在范围 [0, 2000] 内。
LeetCode 230：二叉搜索树中第 K 小的元素 —— 从 Inorder 遍历到 Order Statistic Tree
六六哥的博客
12-02 979
preorder（根–左–右）得到的序列一般不是有序的，所以用 preorder 数到的第 k 个节点并不等于第 k 小的节点。Follow-up 问的是更偏「数据结构设计」的问题：如果这棵 BST 经常执行插入、删除，并且频繁查询第 k 小，用每次 inorder 从头数的方式就不够高效了，因为每次查询仍然可能接近 O(n)。利用 inorder 的有序性，一个直接的解法是：递归做 inorder 遍历，同时维护一个外部计数器 count，当访问到第 k 个节点时记录答案并提前结束遍历。
LeetCode算法刷题——560. 和为 K 的子数组
2301_76925430的博客
12-01 645
本文介绍了使用前缀和和哈希表统计和为k的子数组个数的高效算法。该算法的核心在于将问题转化为寻找两个前缀和之差等于k的情况。通过维护一个哈希表记录每个前缀和出现的次数，我们可以在O(n)时间复杂度内解决问题。这种方法特别适用于包含负数的数组，而滑动窗口法只适用于全正数的情况。关键点包括：正确初始化mp[0]=1、理解sum-k的含义、以及及时更新前缀和的出现次数。
LeetCode 439 - 三元表达式解析器
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题目给出一个嵌套的三元表达式（条件 ? expr1 : expr2），条件仅为字符 'T' 或 'F'，表达式中的值为单字符（比如 '0'..'9'、字母或另一个三元表达式）。任务是解析该字符串，返回最终的值（仍为单字符）。 这道题看上去像是写一个小解析器，但用一个简单的栈 + 从右向左扫描技巧，就能优雅地解决所有嵌套情况，代码短、易理解。
leetcode 3512
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3512: 使数组和能被K整除的最少操作次数。思路：只能减不能加；操作次数->数组之和模K的余数。
LeetCode算法刷题——53. 最大子数组和
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本文介绍了使用前缀和和最小前缀思想求解最大子数组和的高效算法。该算法的核心在于：最大子数组和等于当前前缀和减去之前的最小前缀和。通过维护一个最小前缀和变量，我们可以在一次遍历中解决问题，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。这种方法比暴力法的O(n²)和分治法的O(n log n)都要高效，是解决最大子数组和问题的最优解法。
【算法】day 19 leetcode 100 矩阵+贪心
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11-23 959
如示例1，把 1 旋转到 3 位置，把 3 旋转到 9 位置...，但是这样会把后面的数给覆盖掉（另想办法）。搞清四个方向：每一轮循环，都要执行 正序遍历列（更新右边界） >> 正序遍历行（更新下边界） >> 倒序遍历列（更新左边界） >> 倒序遍历行（更新上边界）。：先把 1 存储下来，再倒着旋转：7 到 1 位置，9 到 7 位置，3 到 9 位置，最后额外变量中的 1 放到 3 位置。搞清四个边界：上、下、左、右，为了便于遍历，把右、下边界设置为最后一个 index 的下一个位置。
2025.11.29 力扣每日一题
2301_80146401的博客
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文章摘要： 该文介绍了一个简单的算法解决方案，用于计算使数组和能被K整除的最少操作次数。核心思路是先计算数组元素的总和sum，然后返回sum对K取模的结果。当sum能被K整除时结果为0，否则结果为余数，即需要增加或减少的操作次数。代码简洁高效，时间复杂度为O(n)。
HOT100-技巧类型题
m0_57877510的博客
11-30 692
HOT100-技巧类型题。
LeetCode 3623. 统计梯形的数目 I
goodparty的专栏
12-02 403
题目要求统计从给定点集中选择四个点组成水平梯形的数量。水平梯形需满足至少一对边平行于x轴。解题关键在于按y坐标分组，计算每组内点的组合数，然后累加不同组之间的组合数。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(m)，其中n为点数，m为不同y值数量。需注意整数溢出和及时取模。代码实现中，先统计各y值的点数，计算每组的边对数，再用累加技巧优化组合计算。示例验证了算法的正确性。该问题本质是组合计数，适用于类似图形计数场景。
LeetCode 每日一题 2025/11/24-2025/11/30
AlphaTao的博客
11-28 254
记录了初步解题思路 以及本地实现代码；并不一定为最优 也希望大家能一起探讨 一起进步
Leetcode 64 大小为 K 且平均值大于等于阈值的子数组数目
im_AMBER的博客
11-30 661
你的核心错误是第一个循环中 “提前判断”—— 把 “累加过程” 和 “完整窗口判断” 混在一起，导致统计了长度不足 k 的子数组。修正后，只需要在第一个窗口累加完成后判断一次，后续滑动窗口的判断都是正确的（因为滑动后窗口长度始终是 k）。窗口必须是 “完整长度 k” 后，才能做判断！！！！针对 LeetCode 中“长度固定为 k 的连续子数组”这类问题（比如 643 题 “最大平均数”、1343 题 “满足阈值的子数组数”），可以提炼出一个通用滑动窗口框架。
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