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?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:
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。法一:暴力法(会超时)双层for循环遍历每种可能序列
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
int len = INT32_MAX;
for(int i = 0;i < nums.size();i ++){
int res = 0;
for(int j = i;j < nums.size();j ++){
res += nums[j];
if(res >= target) {
int tmpLen = j-i+1;
len = len < tmpLen ? len : tmpLen;
break;
}
}
}
return len==INT32_MAX?0:len;
}
};
法二:滑动窗口
这种题就是经典的滑动窗口,我们把子序列当成一个窗口,就是不断滑动这个窗口,从而找到最短的一个满足题意的解。
那么首先我们需要一个for循环,控制窗口尾部,定义一个k控制窗口首部,那么我们只需要循环,在循环时候让res(保存子序列和)不断增加,直到满足target,此时我们将长度算出来,再把最左边的减去,让k向前进,可以用一个三目运算符,判断是否为最小的长度,是的话就更新len。
最后再判断一下len有没有改变过,没改变过就是没找到过符合题意的,返回0,找到了就返回len即可。
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
int res = 0,len = INT32_MAX,k = 0;
for(int i = 0;i < nums.size();i ++){
res += nums[i];
while(res >= target){
len = len<(i-k+1)?len:(i-k+1);
res -= nums[k];
k++;
}
}
return len==INT32_MAX?0:len;
}
};