406.Minimum Size Subarray Sum-和大于S的最小子数组(中等题)

本文介绍了一种寻找数组中和大于等于给定值S的最短子数组的方法。使用前后双指针遍历策略,实现了O(n)的时间复杂度。同时探讨了O(n log n)时间复杂度的挑战。

和大于S的最小子数组

  1. 题目

    给定一个由 n 个整数组成的数组和一个正整数 s ,请找出该数组中满足其和 ≥ s 的最小长度子数组。如果无解,则返回 -1。

  2. 样例

    给定数组 [2,3,1,2,4,3] 和 s = 7, 子数组 [4,3] 是该条件下的最小长度子数组。

  3. 挑战

    如果你已经完成了O(n)时间复杂度的编程,请再试试 O(n log n)时间复杂度。

  4. 题解

    前后双指针遍历,如果子数组[i,j]的和大于s,则记录子数组长度并将i后移。如果子数组[i,j]的和小于s,则将j后移。

public class Solution {
    /**
     * @param nums: an array of integers
     * @param s: an integer
     * @return: an integer representing the minimum size of subarray
     */
    public int minimumSize(int[] nums, int s) {
        int i = 0;
        int j = 0;
        int sum =0;
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        for(i = 0; i < nums.length; i++) 
        {
            while(j < nums.length && sum < s) 
            {
                sum += nums[j];
                j++;
            }
            if(sum >= s) 
            {
                ans = Math.min(ans, j - i);
            }
            sum -= nums[i];
        }
        return ans == Integer.MAX_VALUE ? -1 : ans;
    }
}

Last Update 2016.11.13

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问,旨在通过确定优的枢纽节点位置非枢纽节点的分配方式,小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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