代码随想录训练营第二天 || 4.长度最小的子数组 5.螺旋矩阵

最新推荐文章于 2025-09-04 16:29:10 发布

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#矩阵 #算法

4.长度最小的子数组：

思路：

1. 滑动窗口（快慢指针）：说是滑动窗口，也是一组快慢指针，慢指针是连续子数组的头部，快指针是连续子数组的尾部，夹在中间的类似一个窗口（包含快慢指针指向的元素），慢指针一开始在头元素，随着快指针向后，使中间的窗口内的元素和不断增大，当第一次>=目标值时，此时是一个满足条件的子数组，记录此时的子数组长度，并且与先前的最小长度取最小值（初始时设定最小长度为无穷大），此时可能快指针后还有元素，所以让慢指针向前，使得子数组的元素和小于目标值（注意此时移动一次，有可能仍然大于目标值），当子数组的元素和小于目标值后，再移动快指针增加元素到窗口内，重复先前的操作，直到快指针到达数组最后

2. 暴力：略

第一想法：

想到了暴力解法，两层循环嵌套

看完代码随想录后：

明白了滑动窗口，用一个快指针的移动，根据目标值的条件，带动慢指针移动，从而降低时间复杂度

代码：

1.滑动窗口（快慢指针）：

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        size=len(nums)
        slow,fast=0,0
        he =0
        min_len=float('inf')
        while fast <size:
            he += nums[fast]
            while he >= target: #有可能去掉一个数后，和依然超过目标值，所以要用循环，直到小于目标值
                min_len=min(min_len,fast-slow+1)
                he-=nums[slow]
                slow+=1
            fast+=1
        return min_len if min_len!=float('inf') else 0

2.暴力：

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        size=len(nums)
        left,right=0,size
        min_len=float('inf')
        for a in range(left,right):
            he = 0
            k=0
            for b in range(a,right):
                he+=nums[b]
                k+=1
                if he >= target:
                    min_len = min(min_len,k)
                    break
        return min_len if min_len != float('inf')else 0

遇到的问题：

1.对变量赋无穷大的值：例如 min_len=float（'inf'), float('inf')表示正无穷大，float（'-inf') 表示负无穷大

5.螺旋矩阵：

思路：

1.偏移法：偏移法意思是，靠每循环一圈，使偏移值增加，向内螺旋，给矩阵的每一个方格赋值，好处是每一条边的循环都是相同起点和相同终点（起点是每一行的开头，终点是每一行的倒数第二个元素，因为要把最后一个元素留给邻边的开头）

2.边界法：定义四条边界（上下左右），通过边界条件控制循环向内螺旋赋值，可以想象是四条边界，一开始在最外端，赋值完一行或者一列，对应的边界向内收缩一，直到左右边界向内越界或者上下边界向内越界（越界可以理解为例如：原本是左边界却跑到了右边界的右边）

第一想法：

想到了第一种偏移法，因为做过一遍

看完代码随想录后：

加深了偏移法，并且补足了一些细节问题，学会了边界法

代码：

1.边界法：

class Solution:
    def generateMatrix(self, n: int) -> List[List[int]]:
        top,bottom,left,right=0,n-1,0,n-1
        nums =[[0] * n for _ in range(n)]
        count = 1
        while left<=right and top <= bottom:
            for i in range(left,right+1):#1.此方法与偏移法的不同点，起点位置相对来说不固定
                nums[top][i]= count
                count+=1
            top+=1#2.注意更改边界是每赋值完一个边界，才更改一次，不要放到循环内，下面同理
            for i in range(top,bottom+1):
                nums[i][right]=count
                count+=1
            right-=1
            for i in range(right,left-1,-1):
                nums[bottom][i]=count
                count+=1
            bottom-=1
            for i in range(bottom,top-1,-1):
                nums[i][left]=count
                count+=1
            left+=1
        return nums

2.偏移法：

class Solution:
    def generateMatrix(self, n: int) -> List[List[int]]:
        nums = [[0] * n for _ in range(n)]
        startx = 0
        starty = 0
        loop, mid = n // 2, n // 2
        num = 1
        for offset in range(1, loop + 1):  # 1.每一行每一列都要提前一个元素停下，并且数组的索引值也要-1，所以相当于减二
            for i in range(starty, n - offset):  # 3.starty理解为列，startx理解为行，不要和x轴，y轴混淆
                nums[startx][i] = num
                num += 1
            for i in range(startx, n - offset):
                nums[i][n - offset] = num
                num += 1
            for i in range(n - offset, starty, -1):  # 2.步长是指正的就是增，-的就是减，要遵循头到尾的增减变化，不能矛盾
                nums[n - offset][i] = num
                num += 1
            for i in range(n - offset, startx, -1):
                nums[i][starty] = num
                num += 1
            startx += 1
            starty += 1  # 4。注意起始位置的更新方式

        if n % 2 != 0:
            nums[mid][mid] = num
        return nums