力扣:https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/

题目

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 [num1, num2, ..., numn-1, numn] ,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

拿到这道题,我相信大家和我一样,第一时间想到的是暴力解法,两个for循环解决,时间复杂度很明显是O(n^2),暴力解决会超时,这里介绍一个新的方法叫做滑动窗口。

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,从而得出我们要想的结果。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,s=7, 数组是 2,3,1,2,4,3,来看一下查找的过程(来自代码随想录):

窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组。窗口的起始位置如何移动:如果当前窗口的值大于s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:

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 {
// 滑动窗口
public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
int left = 0;
int sum = 0;
int result = Integer.MAX_VALUE;
for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
sum += nums[right];
while (sum >= s) {
result = Math.min(result, right - left + 1);
sum -= nums[left++];
}
}
return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
}
}

其实该题可以看做双指针类似的解法,首先定一个left变量,从第一个元素开始循环1,不断的累加,一旦累加值达到了target,这个时候我们就应该求解最短的子数组和,同时累加值要减去最开始的值,再把left向左移动。

怎么样,很简单吧,秒,实在是!!!重要在于思路,后面还有该题升级版,难度大了很多,但还是滑动窗口的思想。

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