【LeetCode】209.长度最小的子数组

た入场券 2022-08-31 15:20 185阅读 0赞

今天给大家带来一个比较有趣的有关数组的题目，难度中等。整体解法不算困难，但是可以给人一种新的思考模式。那么话不多说，让我们来看看这道题目。

## 题目 ##

题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。

示例：

输入：s = 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。

## 解法 ##

### 暴力算法 ###

暴力算法当然能解决这个题目，就是相对来说无脑一些。直接使用两个for循环，然后不断的寻找符号条件的子序列，时间复杂度当然是O(n^2)。

class Solution {
        public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
            // 返回值
            int ans = Integer.MAX_VALUE;
            // 目前的总和
            int sum = 0;
            // 目前的长度
            int length = 0;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                sum = 0;
                for (int j = i; j < nums.length; j++) {
                    sum += nums[j];
                    if (sum >= target) {
                        length = j - i + 1;
                        ans = ans < length ? ans : length;
                        break;
                    }
                }
            }
            return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
        }
    }

### 滑动窗口 ###

看完上面的暴力算法后，我们发现时间复杂度太大了。很多时间浪费在了很多无意义的比较和求和上，我们需要的是最小的子数组，当我们拿到一个符合要求的数组后，那么我们就可以在此基础上进行调整。

要想实现这个功能，我们可以引入滑动窗口的思想，所谓的滑动窗口就是不断的调整子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们想要的结果。

对于滑动窗口，我们需要确定三点：

*  窗口内是什么？
 *   *  满足和大于目标值
 *  如何移动窗口的起始位置
 *   *  当窗口内数据大于目标数据是就要缩小了
 *  如何移动窗口的结束位置
 *   *  当窗口的数据小于目标数据就要扩大了。

class Solution {
        public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
            int left = 0;
            int sum = 0;
            int ans = Integer.MAX_VALUE;
            for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
                sum += nums[right];
                while (sum >= target) {
                    ans = Math.min(ans, right - left + 1);
                    sum -= nums[left++];
                }
            }
            return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
        }
    }

### 最后 ###

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