209. 长度最小的子数组 - 滑动窗口

209. 长度最小的子数组

题目

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。

找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的
子数组
[numsl, numsl+1, …, numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。

示例 1：

输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出：2
解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
示例 2：

输入：target = 4, nums = [1,4,4]
输出：1
示例 3：

输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出：0

提示：

1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 104

进阶：

如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。

解题思路

1、暴力双循环（leetcode超时）
2、双指针（滑动窗口思想）
nums[left] + nums[left + 1] + ……+nums[right] >= target时记录最小字符串长度；
记录完成后 left++，再次计算
若和小于 target right++；
重复该操作 直到right = nums长度 且和小于 target

代码

暴力双循环

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int result = 0;
        for(int i=0; i< nums.length; i++){
            int sum = nums[i];
            for(int j=i; j< nums.length; j++){
                if(j > i){
                    sum += nums[j];   
                }
                if(sum >= target){
                    if(result == 0 || result > j-i + 1){
                        result = j-i + 1;
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

双指针—滑动窗口

public class MinSubArrayLen {
    public static void main(String[] args) {
        int[] n = {2,3,1,2,4,3};
        int target = 7;
        System.out.println(new MinSubArrayLen().minSubArrayLen(target, n));
    }
    //快慢指针
    /**
     * 快指针停止条件 nums.length
     * 慢指针停止条件 慢指针 == 快指针
     * 快慢指针移动条件 ：
     * 快指针先走，和>=target时，快指针停 记录跨度
     * 慢指针 走，判断和与target关系，
     * 若小于 快指针走
     * 若大于 慢指针走
     *
     *
     */
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int length = 0;
        int l = 0;
        int r = 0;
        int sum = 0;
        while(r <= nums.length -1 && l <= r){
            if(r == 0){
               sum = nums[r];
            }
            if(sum >= target){
                if(length == 0 || length > r - l + 1){
                    length = r - l + 1;
                }
                sum -= nums[l];
                l ++;
            }else{
                r++;
                if(r < nums.length){
                    sum += nums[r];
                }
            }
        }
        return length;
    }
}

代码随想录优解

class Solution {

    // 滑动窗口
    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
        int left = 0;
        int sum = 0;
        int result = Integer.MAX_VALUE;
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
            sum += nums[right];
            while (sum >= s) {
                result = Math.min(result, right - left + 1);
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
    }
}