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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, numsl1, …, numsr-1, numsr] #xff0c;并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组#xff0c;返回0。
示例 1#xff1a; 输入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解题方法
在力扣中暴力法已经超时此处不说明暴力法可参考代码随想录网站说明
滑动窗口法
参考视频代码随想录
所谓滑动窗口就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置从而得出我们要想的结果。 滑动窗口用一个for循环来完成这个操作。 首先要思考 如果用一个for循环那么应该表示 滑动窗口的起始位置还是终止位置。 如果只用一个for循环来表示 滑动窗口的起始位置那么如何遍历剩下的终止位置 此时难免再次陷入 暴力解法的怪圈。 所以 只用一个for循环那么这个循环的索引一定是表示 滑动窗口的终止位置。 可以发现滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。
代码如下
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vectorint nums) {int result INT32_MAX;int sum 0; //滑动窗口内的数字和int subL 0; //滑动窗口的长度int i 0; //起始位置for(int j 0; j nums.size(); j){sum nums[j];while(sum target){subL j - i 1;result result subL ? result : subL;sum - nums[i];}}return result INT32_MAX ? 0 : result;}
};
时间复杂度O(n) 空间复杂度O(1)
