题目地址
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/
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
提示:
1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105
进阶:
如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
思路
- 暴力法,列举出每个子数组,求长度最小的子数组
- 窗口法,从0开始向右扩大窗口,直至大于等于目标值,向左缩小窗口,至不满足大于等于目标值,然后继续向右扩大窗口。动态计算窗口最小值。
题解
/**
* @Author: vividzcs
* @Date: 2021/2/19 6:45 下午
*/
public class MinSubArrayLen {
public static void main(String[] args) {
int target = 7;
int[] nums = {2,3,1,2,4,3};
int result = minSubArrayLen(target, nums);
System.out.println(result);
result = minSubArrayLenV2(target, nums);
System.out.println(result);
}
/**
* 执行用时:2 ms, 在所有 Java 提交中击败了82.34%的用户
* 内存消耗:38.2 MB, 在所有 Java 提交中击败了90.85%的用户
*/
private static int minSubArrayLenV2(int target, int[] nums) {
if (nums.length < 0) {
return 0;
}
int left = 0;
int right = 0;
int result = Integer.MAX_VALUE;
int sum = nums[right];
while (left < nums.length && right < nums.length) {
if (sum >= target) {
System.out.println(left + " " + right);
result = Math.min(result, right - left + 1);
sum -= nums[left];
left++;
} else {
right++;
if (right < nums.length) {
sum += nums[right];
}
}
}
if (result == Integer.MAX_VALUE || result < 0) {
return 0;
}
return result;
}
/**
* 执行用时:145 ms, 在所有 Java 提交中击败了13.26%的用户
* 内存消耗:38.6 MB, 在所有 Java 提交中击败了17.26%的用户
*/
private static int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int result = Integer.MAX_VALUE;
for (int i=0; i<nums.length; i++) {
int sum = nums[i];
if (sum >= target) {
result = Math.min(result, 1);
}
for (int j=i+1; j<nums.length; j++) {
sum += nums[j];
if (sum >= target) {
result = Math.min(result, j - i + 1);
break;
}
}
}
if (result == Integer.MAX_VALUE) {
return 0;
}
return result;
}
}