Minimum Size Subarray Sum

最新推荐文章于 2024-01-06 13:25:54 发布

原创最新推荐文章于 2024-01-06 13:25:54 发布 · 315 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

java 同时被 2 个专栏收录

237 篇文章

订阅专栏

LeetCode

205 篇文章

订阅专栏

本文探讨了如何使用滑动窗口算法解决给定数组中子数组和大于等于给定数值的问题，通过避免重复计算显著提高了解决效率。以数组 [2,3,1,2,4,3] 和 s = 7 为例，演示了如何找到满足条件的最小子数组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Given an array of n positive integers and a positive integer s, find the minimal

length of a subarray of which the sum ≥ s. If there isn't one, return 0 instead.

For example, given the array [2,3,1,2,4,3] and s = 7,

the subarray [4,3] has the minimal length under the problem constraint.

用一个双层循环就可以得到结果，但明显当数组很大的时候就会超时。

其实想一下，子数组的sum有很大一部分是重复计算，几个元素的和大于等于7，

可以通过减去之前的和的第一个元素，加之后的元素来避免重复计算。

public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
	int result=Integer.MAX_VALUE;
	int j=0;
	int sum=0;
	for(int i=0;i<nums.length;i++){
		while(j<nums.length&&sum<s){
			sum+=nums[j];
			j++;
		}
		if(sum>=s)
			result=Math.min(result, j-i);
		sum-=nums[i];
	}
	return result==Integer.MAX_VALUE?0:result;
}