【LeetCode-中等】209.长度最小的子数组-双指针/滑动窗口

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1. 暴力解法

这道题的暴力解法是两层嵌套for循环,第一层循环从 i = 0 开始遍历至数组末尾,第二层循环从 j = i 开始遍历至找到总和大于等于 target 的连续子数组,并将该连续子数组的长度与之前找到的子数组长度相比较,若这个子数组长度更短,则更新结果。并将初始长度设置为 INT32_MAXnums.size() + 1,用于判断是否不存在符合条件的子数组,通过判断结果是否被赋值,若未被赋值就返回0,说明没有符合条件的子序列。

//时间复杂度:O(n^2)
//空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {int result = INT32_MAX; // 最终的结果int sum = 0; // 子序列的数值之和int subLength = 0; // 子序列的长度for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置子序列起点为isum = 0;for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为jsum += nums[j];if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s,更新resultsubLength = j - i + 1; // 取子序列的长度result = result < subLength ? result : subLength;break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列,所以一旦符合条件就break}}}// 如果result没有被赋值的话,就返回0,说明没有符合条件的子序列return result == INT32_MAX ? 0 : result;}
};

2. 滑动窗口

上述暴力解法提交会超时。
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
在暴力解法中,是一个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。滑动窗口只用一个for循环来完成这个操作。

而这个循环的索引,一定是表示 滑动窗口的终止位置

下面是代码随想录中给出的运用滑动窗口解决问题的过程,非常的简洁明了:
209.长度最小的子数组

  • 窗口的结束位置 j 就是遍历数组的指针,也就是for循环里的索引。i 则代表窗口的起始位置。
  1. 窗口的结束位置 j 首先不断右移并执行 sum +=nums[j] 计算当前从指针 i 到 j 的子数组之和。
  2. sum >= target时,此时得到一个总和大于等于 target 的连续子数组,其长度为count = j - i + 1,此时需判断该长度是否比已记录的最短长度要小,若小于则更新最短长度。
  3. 随后,窗口的起始指针 i 开始左移,缩小窗口长度,注意可能存在左移后其子数组总和仍大于等于 target 的情况,所以此处判断应该是 while 而不是 for,还需要将 i 原来指向的数值在 sum 中减掉。
  4. 窗口的起始指针 i 左移至窗口中的子数组不满足条件时,此时需要结束指针 j 开始右移,直至窗口中的子数组再次满足条件,即跳转至第1步,当 j == nums.size() 时,表示数组内全部可能的子数组遍历完成,返回结果。
  5. 最后同样通过将初始长度设置为 INT32_MAXnums.size() + 1,判断是否不存在符合条件的子数组,通过判断结果是否被赋值,若未被赋值就返回0,说明没有符合条件的子序列。
//时间复杂度:O(n)
//空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int ans = nums.size() + 1;int sum = 0;for(int i = 0, j = 0; j < nums.size(); j++){sum +=nums[j];//注意这里使用while,每次更新 i(起始位置),并不断比较子序列是否符合条件while(sum >= target){int count = j - i + 1; //取子序列的长度if(count < ans){ans = count;}//ans = ans < count ? ans : count;//这里体现出滑动窗口的精髓之处,不断变更i(子序列的起始位置)sum -= nums[i];i++;}}//如果ans没有被赋值的话,就返回0,说明没有符合条件的子序列if(ans == nums.size() + 1) return 0;else return ans;//return ans == (nums.size() + 1) ? 0 : ans;}
};

关于时间复杂度,不要以为for里放一个while就以为是O(n^2), 主要是看每一个元素被操作的次数,每个元素在滑动窗后进来操作一次,出去操作一次,每个元素都是被操作两次,所以时间复杂度是 2 × n 也就是O(n)。

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