leetcode面试经典150题——30 长度最小的子数组
题目:长度最小的子数组
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。
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方法一:滑动窗口
滑动窗口有两种:一种是固定大小的窗口,另一种是动态大小的窗口,而本题要求长度最小的子数组,所以应该用动态大小的窗口,滑动窗口基于双指针的思想:
我们定义两个指针left和right表示窗口的两端,定义一个minLen变量表示最端短的长度,初始时指针都指向0,此时如果窗口内的数之和小于目标数target,那么right指针右移,窗口变大,相反如果窗口内的数之和大于目标数target,那么更新minLen,并且移动left指针,直到窗口内的数之和小于目标数target为止。最后遍历完数组,minLen即为长度最小的子数组
时间复杂度;o(n)
空间复杂度:o(1)
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
int minLen = n+1;
int left = 0,right = 0;
int sum = 0;
while(right<n){
sum+=nums[right];
while(sum>=target){
minLen = min(minLen,right-left+1);
sum-=nums[left];
left++;
}
right++;
}
//如果minLen没有更新过,即为不存在满足条件的子数组,返回0
return minLen==n+1?0:minLen;
}
方法二:暴力法
我们枚举数组中的每一个元素为子数组的起始元素,然后找到从枚举的元素开始满足条件的最小子数组的长度,再维护最小的子数组长度,即可找到答案。
时间复杂度:o(n²)
空间复杂度:o(1)
int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
if (n == 0) {
return 0;
}
int ans = INT_MAX;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int sum = 0;
for (int j = i; j < n; j++) {
sum += nums[j];
if (sum >= s) {
ans = min(ans, j - i + 1);
break;
}
}
}
return ans == INT_MAX ? 0 : ans;
}
方法三:前缀和+二分查找
暴力法中枚举子数组起始元素的时间复杂度为o(n),找到最小子数组的时间复杂度为o(n),此时我们考虑优化寻找最小子数组的时间,注意到我们给定的数组的所有的元素都是大于0的,那么我们每一个元素的前缀和都是递增的,因此我们可以利用二分查找来查找最小子数组,如果我们枚举第i个元素为最小子数组的起始元素,那么我们二分查找的元素可以变为target+i的前缀和,而此时找到的目标元素的前缀和-i的前缀和 = target,因此我们找到的元素即为最短子数组的末尾,然后我们再维护最短的一个长度
时间复杂度:o(nlogn) 二分查找的时间复杂度为logn
空间复杂度:o(n) 存储前缀和的空间为o(n)
注意:注意二分查找时的left和right指针的取值
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
int minLen = n+1,mid = 0;
vector<int> sum(n+1,0);
//sum[i]表示前i个数之和
for(int i=1;i<=n;i++){
sum[i] = sum[i-1]+nums[i-1];
}
for(int i=1;i<=n;i++){
//枚举每个元素为子数组的起始元素
//注意i为第i个元素,而第i个元素的下标为i-1
int tag = target+sum[i-1];
//这里的left和right表示的为第几个元素,由于sum[i]为第i个元素的前缀和
int left = i,right = n;
while(left<right){
mid = (left+right)/2;
if(tag>sum[mid]){
left = mid+1;
}else{
//我们要找的数为大于等于tag,所以right=mid,而不是mid-1
right = mid;
}
}
if(sum[left]>=tag){
minLen = min(left-i+1,minLen);
}
}
return minLen==n+1?0:minLen;
}