当前位置: 首页 > article >正文

长度最小的子数组(Java详解)

目录

题目描述

题解

思路分析

暴力枚举代码

滑动窗口代码


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:

输入:target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出:2
输入:target = 4, nums = [1,4,4]
输出:1

题解

思路分析

题目要求我们找到和 >= target 最小连续 的子数组,我们很容易想到暴力枚举的方法,即访问数组的每一个元素i,并将i作为第一个元素,向后寻找

暴力枚举代码

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int count = 0;
        for(int i = 0; i < nums.length; i++){
            int sum = 0;
            //向后遍历找到以nums[i]为起始元素的最小数组
            for(int j = i; j < nums.length;j++){
                sum += nums[j];
                if(sum >= target){
                     //更新目标值 由于count的初始值为0,因此需要更新初始值,
                     //否则最小值恒为0
                    if(count > j-i+1 || count == 0){
                        count = j-i+1;
                    }
                    break;
                }
            }
        }
        //若count未被更新,则返回0,即没有子数组的和大于target,
        //若count被跟新,则返回最小的子数组长度
        return count;
    }
}

 

此时我们通过遍历访问了数组的每个元素,在访问每个元素时,以该元素为起始元素,并向后寻找其最小长度的子数组,因此时间复制度为O(^{_N{2}})

而,题目所给的数组中所有元素均是正整数,因此每加上一个元素,子数组的和 sum 增加,通过这个特性,我们可以想到使用滑动窗口来解决这个问题

什么是滑动窗口?

滑动窗口是一种基于双指针的思想,两个指针指向的元素之间形成了一个窗口

因此滑动窗口是通过两个指针来维护的,那么如何移动这两个指针,是使用滑动窗口解决问题的关键

 初始时,两个指针都指向0下标位置

遍历元素,若条件不满足,则将right指针向右移动,直到条件满足为止

条件满足时,则保持右指针不变,开始移动左指针 left

在向窗口中添加新元素或从窗口中删除旧元素时,可能会更新一些与窗口范围有关的数据(例如,本题就需要更新最小子数组的长度)

如何使用滑动窗口解决本题? 

(1)我们定义两个指针left right,并让其都指向数组首元素

 

(2)此时窗口内只有 2 这一个元素,不满足和 sum >= target,因此将right向右移动,将新的元素加入窗口中,并判断此时子数组的和 sum 是否大于等于target,若满足,则不再移动right

(3)在sum >= target时,首先判断最小的子数组长度是否需要更新,并保持right不变,向右移动左指针left,删除旧的元素,直到sum < target

(4)循环(2)(3),直到right遍历完数组

为什么可以使用滑动窗口解决本题?
 

因为我们要找的子数组是连续的,且数组中的元素都为正整数,即子数组中增加一个元素,子数组中的元素和sum增加,从窗口中删除一个元素,sum减小,因此我们可以通过改变子数组的两端元素来更新数组,因此可以使用滑动窗口来解决本题

由于左右指针都只遍历了一遍数组,因此时间复杂度O(N)

滑动窗口代码

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int left = 0;
        int right = 0;
        int sum = nums[0];
        int len = nums.length;
        int count = 0;
        while(left <= right && right < len){
            //小于目标值,向右移动右指针right
            while(left <= right && right < len && sum < target){
                right++;
                if(right == len){
                    break;
                }
                sum += nums[right];
            }
            //大于等于目标值
            while(left <= right && sum >= target){
                //更新目标值 由于count的初始值为0,因此需要更新初始值,否则最小值恒为0
                if((right - left) < count || count == 0){
                    count = right - left + 1;
                }
                //左边值出窗口,left向右移动
                sum -= nums[left];
                left++;
            }
        }
        //若count未被更新,则返回0,即没有子数组的和大于target,
        //若count被跟新,则返回最小的子数组长度
        return count;
    }
}

题目来自:

LCR 008. 长度最小的子数组 - 力扣(LeetCode)


http://www.kler.cn/a/155873.html

相关文章:

  • SQL 中 BETWEEN AND 用于字符串的理解
  • 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-tool usage入门-Qwen-Agent深入学习(四)
  • C++中string的新特性
  • SystemVerilog学习笔记(六):控制流
  • Qwen2-VL:发票数据提取、视频聊天和使用 PDF 的多模态 RAG 的实践指南
  • 浅谈:基于三维场景的视频融合方法
  • PCL 点云加权均值收缩
  • 【深度学习】神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因
  • MDETR 论文翻译及理解
  • 搭建 ebpf 开发测试环境
  • 行首行尾的处理
  • 笔记二十二、使用路由state进行传递参数
  • JavaEE 多线程
  • C语言面试之数组指针上篇
  • JS前端逆向
  • 设计模式之原型模式(2)--深拷贝的实现图文讲解
  • llama.cpp部署通义千问Qwen-14B
  • Hdoop学习笔记(HDP)-Part.01 关于HDP
  • KDE环境文件夹user-dirs为英文
  • 10. Mysql 分组或汇总查询
  • “Install Js dependencies failed“JS SDK安装失败【Bug已解决-鸿蒙开发】
  • ADC欠采样以及应用案例
  • PhotoZoom 2024中文版全新版本震撼来袭!PhotoZoom 8怎么使用
  • 半导体工艺发展概述
  • 常用PHP数学函数 学习资料
  • 【hacker送书活动第7期】Python网络爬虫入门到实战