【力扣】 209. 长度最小的子数组
文章目录
- 【力扣】 209. 长度最小的子数组
- 1. 题目介绍
- 2. 解法
- 2.1 暴力求解
- 2.2 前缀和 + 二分查找
- 2.3 滑动窗口
- 2.4 贪心+回溯
- 3. Danger
- 参考
1. 题目介绍
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 。
2. 解法
2.1 暴力求解
class Solution:def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:if not nums:return 0n = len(nums)ans = n + 1for i in range(n):total = 0for j in range(i, n):total += nums[j]if total >= s:ans = min(ans, j - i + 1)breakreturn 0 if ans == n + 1 else ans
2.2 前缀和 + 二分查找
方法一的时间复杂度是 O(n2),因为在确定每个子数组的开始下标后,找到长度最小的子数组需要 O(n) 的时间。如果使用二分查找,则可以将时间优化到 O(logn),总的变为O(nlogn)
-因为这道题保证了数组中每个元素都为正,所以前缀和一定是递增的,这一点保证了二分的正确性。如果题目没有说明数组中每个元素都为正,这里就不能使用二分来查找这个位置了。
class Solution:def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:if not nums:return 0n = len(nums)ans = n + 1sums = [0]for i in range(n):sums.append(sums[-1] + nums[i])for i in range(1, n + 1):target = s + sums[i - 1]bound = bisect.bisect_left(sums, target)if bound != len(sums):ans = min(ans, bound - (i - 1))return 0 if ans == n + 1 else ans
2.3 滑动窗口
在方法一和方法二中,都是每次确定子数组的开始下标,然后得到长度最小的子数组,因此时间复杂度较高。为了降低时间复杂度,可以使用滑动窗口的方法。
- 定义两个指针 start 、end 分别表示子数组(滑动窗口窗口)的开始位置和结束位置,维护变量 sum 存储子数组中的元素和(即从 start - end 的元素和)。
初始状态下,start 和 end 都指向下标 0,sum 的值为 0。
class Solution:def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:if not nums:return 0n = len(nums)ans = n + 1start, end = 0, 0total = 0while end < n:total += nums[end]while total >= s:ans = min(ans, end - start + 1)total -= nums[start]start += 1end += 1return 0 if ans == n + 1 else ans
2.4 贪心+回溯
class Solution:def hs(self, nums, sum, left, right, target):if sum < target:return 0;if left<=right:if nums[left]>nums[right]:sum -= nums[right]if sum >= target:return self.hs(nums, sum, left, right-1, target)elif nums[left]<nums[right]:sum -= nums[left]if sum >= target:return self.hs(nums, sum, left+1, right, target)else:tmp = sum - nums[left]if tmp >= target:a = self.hs(nums, tmp, left+1, right, target)b = self.hs(nums, tmp, left, right-1, target)return min(a,b)return right-left+1def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:n = len(nums)sum = 0for i in range(n):sum += nums[i]ans = self.hs(nums, sum, 0, n-1, target)return ans
3. Danger
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- 据了解到的情况,Easy题和Medium 题在面试中比较常见,通常会以手写代码之类的形式出现,您需要对问题进行分析并给出解答,并于面试官进行交流沟通,有时还会被要求分析时间复杂度8与空间复杂度°,面试官会通过您对题目的分析解答,了解您对常用算法的熟悉程度和您的程序实现功底。
- 而在一些对算法和程序实现功底要求较高的岗位,Hard 题也是很受到面试官的青睐,如果您在面试中成功Bug-Free出一道Hard题,我们相信您一定会给面试官留下很深刻的印象,并极大增加拿到Offer的概率,据相关人士统计,如果您在面试成功解出一道Hard题,拿不到Offer的概率无限接近于0。
- 所以,力扣中Easy和Medium相当于面试中的常规题,而Hard 则相当于面试中较难的题,解出—道Hard题,Offer可以说是囊中之物。
参考
【1】https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/description/