【力扣】 209. 长度最小的子数组
文章目录
- 【力扣】 209. 长度最小的子数组
- 1. 题目介绍
- 2. 解法
- 2.1 暴力求解
- 2.2 前缀和 + 二分查找
- 2.3 滑动窗口
- 2.4 贪心+回溯
- 3. Danger
- 参考
1. 题目介绍
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 连续子数组 [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 。
2. 解法
2.1 暴力求解
class Solution:
def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
if not nums:
return 0
n = len(nums)
ans = n + 1
for i in range(n):
total = 0
for j in range(i, n):
total += nums[j]
if total >= s:
ans = min(ans, j - i + 1)
break
return 0 if ans == n + 1 else ans
2.2 前缀和 + 二分查找
方法一的时间复杂度是 O(n2)，因为在确定每个子数组的开始下标后，找到长度最小的子数组需要 O(n) 的时间。如果使用二分查找，则可以将时间优化到 O(logn)，总的变为O(nlogn)
-因为这道题保证了数组中每个元素都为正，所以前缀和一定是递增的，这一点保证了二分的正确性。如果题目没有说明数组中每个元素都为正，这里就不能使用二分来查找这个位置了。
class Solution:
def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
if not nums:
return 0
n = len(nums)
ans = n + 1
sums = [0]
for i in range(n):
sums.append(sums[-1] + nums[i])
for i in range(1, n + 1):
target = s + sums[i - 1]
bound = bisect.bisect_left(sums, target)
if bound != len(sums):
ans = min(ans, bound - (i - 1))
return 0 if ans == n + 1 else ans
2.3 滑动窗口
在方法一和方法二中，都是每次确定子数组的开始下标，然后得到长度最小的子数组，因此时间复杂度较高。为了降低时间复杂度，可以使用滑动窗口的方法。
- 定义两个指针 start 、end 分别表示子数组（滑动窗口窗口）的开始位置和结束位置，维护变量 sum 存储子数组中的元素和（即从 start - end 的元素和）。
初始状态下，start 和 end 都指向下标 0，sum 的值为 0。
class Solution:
def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
if not nums:
return 0
n = len(nums)
ans = n + 1
start, end = 0, 0
total = 0
while end < n:
total += nums[end]
while total >= s:
ans = min(ans, end - start + 1)
total -= nums[start]
start += 1
end += 1
return 0 if ans == n + 1 else ans
2.4 贪心+回溯
class Solution:
def hs(self, nums, sum, left, right, target):
if sum < target:
return 0;
if left<=right:
if nums[left]>nums[right]:
sum -= nums[right]
if sum >= target:
return self.hs(nums, sum, left, right-1, target)
elif nums[left]<nums[right]:
sum -= nums[left]
if sum >= target:
return self.hs(nums, sum, left+1, right, target)
else:
tmp = sum - nums[left]
if tmp >= target:
a = self.hs(nums, tmp, left+1, right, target)
b = self.hs(nums, tmp, left, right-1, target)
return min(a,b)
return right-left+1
def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
sum = 0
for i in range(n):
sum += nums[i]
ans = self.hs(nums, sum, 0, n-1, target)
return ans
3. Danger
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- 所以,力扣中Easy和Medium相当于面试中的常规题，而Hard 则相当于面试中较难的题，解出—道Hard题，Offer可以说是囊中之物。
参考
【1】https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/description/
