209 minimum-size-subarray-sum

最新推荐文章于 2024-01-06 13:25:54 发布

乌鲁木齐001号程序员

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33669968/article/details/93425104

博客围绕给定正整数数组和目标值，求满足和大于等于目标值的连续子数组最小长度问题展开。介绍了解法思路，即通过滑动窗口，依据目标值与窗口值大小关系调整窗口，维护窗口值和长度。还提及时间复杂度为O(N)，并给出算法实现要点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目

Given an array of n positive integers and a positive integer s, find the minimal length of a contiguous subarray of which the sum ≥ s. If there isn't one, return 0 instead.

Example:

Input: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
Output: 2
Explanation: the subarray [4,3] has the minimal length under the problem constraint.

Follow up:
If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution of which the time complexity is O(n log n).

解法思路

从数组的起始处撑开一个滑动窗口；
以目标值 s 和窗口的值 windowLength 的大小关系作为窗口拉长和缩短的依据；
在窗口拉长和缩短的过程中，维护窗口的值 windowSum 和长度 windowLength ；
在每次窗口的长度发生变化后，检查窗口的值 windowSum 是否 >= s 时，并在满足条件的情况下判断是否出现了更短的窗口；

时间复杂度

O(N)；

关键词

滑动窗口 数组 双指针 二分查找

算法实现

l 和 r 表示窗口的左右边界；
窗口完全滑出数组的情况是：l < nums.length；
注意窗口的右边界 r 在滑动的时候不能超过数组的右边界；

package leetcode._209;

public class Solution {

    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
        int l = 0, r = -1;
        int windowSum = 0;
        int windowLength = nums.length + 1;

        while (l < nums.length) {
            if (r + 1 < nums.length && windowSum < s) {
                r++;
                windowSum += nums[r];
            } else {
                windowSum -= nums[l];
                l++;
            }

            if (windowSum >= s) {
                windowLength = Math.min(windowLength, (r - l + 1));
            }
        }

        if (windowLength == nums.length + 1) {
            return 0;
        }

        return windowLength;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {2, 3, 1, 2, 4, 3};
        int windowLength = (new Solution()).minSubArrayLen(7, arr);
        System.out.println(windowLength);
    }

}