leetcode数组-长度最小的子数组

题目

题目链接：https://leetcode.cn/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 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 。

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。

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        
    }
};

思路 & 代码

暴力解法

#include <vector>
#include <cstdint>
#include <iostream>
using namespace std;

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int sum = 0;
        int subLength = 0;
        int result = INT32_MAX;// 需要<cstdint>头文件

        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            sum = 0; // 是子序列的和，设置为0，用于下一个子序列的初始值
            for(int j = i; j < nums.size(); j++) {
                sum += nums[j];
                if (sum >= target){
                    subLength = j - i + 1;
                    result = result > subLength ? subLength : result;
                    break; // 找到符合条件的子序列，就退出当前的 j 的for 循环。
                }
            }
        }

        if(result == INT32_MAX)
            return 0; // 说明没有符合条件的子序列
        else 
            return result;
    }
};
// @lc code=end

int main() {
    Solution obj;
    vector<int> vec = {2,1,1,2,4,3};
    int target = 7;

    int res = obj.minSubArrayLen(target, vec);
    cout << res << endl;
}

时间复杂度：O(n^2)
空间复杂度：O(1)

滑动窗口

滑动窗口：不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得到想要的结果。
将暴力法中的两个for循环改成使用一个for循环实现搜索。

• 窗口内是什么？
  • 满足其和 >= s 的长度最小的 连续 子数组
• 如何移动窗口的起始位置？
  • 当前窗口的值 >= s，就要往前移动了
• 如何移动窗口的结束位置？
  • 窗口的结束位置就是遍历数组的指针，也就是for循环里的索引

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int sum = 0;
        int subLength = 0;
        int result = INT32_MAX;// 需要<cstdint>头文件

        int i = 0;
        for(int j = 0; j < nums.size(); j++) {
            sum += nums[j];
            while (sum >= target){
                subLength = j - i + 1;
                result = result > subLength ? subLength : result;
                sum -= nums[i];
                i++;
            }
        }
        
        if(result == INT32_MAX)
            return 0; // 说明没有符合条件的子序列
        else 
            return result;
    }
};

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
每个元素在滑动窗后进来操作一次，出去操作一次，每个元素都是被操作两次，所以时间复杂度是 2 × n 也就是O(n)