算法学习之滑动窗口

Jackey C/C++ 1,951 次浏览 , 没有评论

题目要求:

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
提示:

1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105
进阶:

如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum

解题代码:

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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
// 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 l = 0, r = -1; // nums[l....r]为滑动窗口
int sum = 0;
int res = nums.size() + 1;
while (l < nums.size()) {
if (r + 1 < nums.size() && sum < target)
sum += nums[++r];
else
sum -= nums[l++];
if (sum >= target)
res = min(res, r - l + 1);
}
if (res == nums.size() + 1)
return 0;
return res;
}
};
// 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 l = 0, r = -1; // nums[l....r]为滑动窗口 int sum = 0; int res = nums.size() + 1; while (l < nums.size()) { if (r + 1 < nums.size() && sum < target) sum += nums[++r]; else sum -= nums[l++]; if (sum >= target) res = min(res, r - l + 1); } if (res == nums.size() + 1) return 0; return res; } };
// 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 l = 0, r = -1; // nums[l....r]为滑动窗口
        int sum = 0;
        int res = nums.size() + 1;

        while (l < nums.size()) {
            if (r + 1 < nums.size() && sum < target)
                sum += nums[++r];
            else
                sum -= nums[l++];

            if (sum >= target)
                res = min(res, r - l + 1);
        }
        if (res == nums.size() + 1)
            return 0;
        return res;
    }
};

 

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