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209. 长度最小的子数组(解法二:滑动窗口)

算法刷题2年前 (2023)更新 江南白衣
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209. 长度最小的子数组(解法二:滑动窗口)

209. 长度最小的子数组
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
解析:
滑动窗口
上节我们使用双重for循环来解答这个题目,但很遗憾leetcode的用例并不能全部通过,因为时间复杂度太高了。接下来就开始介绍数组操作中另一个重要的方法:滑动窗口
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,从而得出我们想要的结果。滑动窗口也可以理解为双指针算法的一种!只不过这种解法更像是一个移动的窗口,所以叫滑动窗口更形象一些。
在上节文章的暴力解法中,我们用一个for循环滑动窗口的起始位置,一个for循环为滑动窗口的终止位置,用两个for循环完成了一个不断搜索区间的过程。
那么滑动窗口如何用一个for循环来完成这个操作呢?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。
那么问题来了, 滑动窗口的起始位置如何移动呢?
这里还是以题目中的示例来举例,target=7, 数组是 2,3,1,2,4,3,来看一下查找的过程:

209. 长度最小的子数组(解法二:滑动窗口)最后找到 4,3 是最短距离。
在本题中实现滑动窗口,主要确定如下三点:
1)窗口内是什么?
2)如何移动窗口的起始位置?
3)如何移动窗口的结束位置?
窗口:就是满足其和 ≥ target的长度最小的连续子数组。
窗口的起始位置如何移动:如果当前窗口的求和值大于target了,窗口就要向前移动了(也就是该缩小了)。
窗口的结束位置如何移动:窗口的结束位置就是遍历数组的指针,也就是for循环里的索引。
解题的关键在于窗口的起始位置如何移动,如图所示:

209. 长度最小的子数组(解法二:滑动窗口)这里可以发现,滑动窗口的奇妙之处就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)。

package com.codernav.demo.leetcode.array.minsubarraylen;

/**
 * 209. 长度最小的子数组
 * 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。
 * 原文地址:https://www.codernav.com/2910.html
 * 更多算法详解:https://www.codernav.com
 */
public class Q_209_1 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{2, 3, 1, 2, 4, 3};
        // 滑动窗口
        System.out.println(f(nums, 7));
    }

    private static int f(int[] nums, int target) {
        int left = 0;
        int sum = 0;
        int minLength = Integer.MAX_VALUE;
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
            sum += nums[right];
            while (sum >= target) {
                minLength = Math.min(minLength, right - left + 1);
                sum = sum - nums[left];
                left++;
            }
        }
        return minLength == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minLength;

    }
}

 

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