长度最小的数组
长度最小的数组
文章目录
- 长度最小的数组
- 题目描述
- 解法
- 暴力解法
- 滑动窗口
- Java示例代码
- c++示例代码
题目描述
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和 ≥ 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
。
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
解法
暴力解法
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int result = Integer.MAX_VALUE;
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
int sum = 0;
for(int j = i; j < nums.length; j++){
sum += nums[j];
if(sum >= target){
result = Math.min(result,j - i + 1);
break;
}
}
}
return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
}
}
这种做法可以很容易想到,可是谁想到它…
超时了哈哈😓😓😓😓😓😓😓😓
那么下面我们看看另外一种思路。
滑动窗口
先看示例代码:
Java示例代码
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int result = Integer.MAX_VALUE;
int i = 0;
int sum = 0;
int length = 0;
for(int j = 0; j < nums.length; j++){
sum += nums[j];
while(sum >= target){
length = j - i + 1;
result = Math.min(result,length);
sum -= nums[i++];
}
}
return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
}
}
下面见分析:
c++示例代码
class Solution
{
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums)
{
int n = nums.size(), sum = 0, len = INT_MAX;
for (int left = 0, right = 0; right < n; right++)
{
sum += nums[right]; // 进窗⼝
while (sum >= target) // 判断
{
len = min(len, right - left + 1); // 更新结果
sum -= nums[left++]; // 出窗⼝
}
}
return len == INT_MAX ? 0 : len;
}
};