LeetCode刷题-数组-滑动窗口
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LeetCode209.长度最小的子数组
一、题目
二、实现方法
方法一：双指针滑动窗口
三、可直接执行代码块
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LeetCode209.长度最小的子数组
一、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[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。
二、实现方法
方法一：双指针滑动窗口
时间复杂度O(N),空间复杂度O(1)
func minSubArrayLen(target int, nums []int) int {
n:=len(nums)
if n==1{
if nums[0]==target {
return 1
}
return 0
}
sum,cnt:=nums[0],n
i,j:=0,0
for jtarget{
sum-=nums[i]
i++
}
}
return cnt
} 方法二：前缀和+二分查找
todo： 时间复杂度O(Nlogn),空间复杂度O(n)
func minSubArrayLen2(s int, nums []int) int {
n := len(nums)
if n == 0 {
return 0
}
ans := math.MaxInt32
sums := make([]int, n + 1)
// 为了方便计算，令 size = n + 1
// sums[0] = 0 意味着前 0 个元素的前缀和为 0
// sums[1] = A[0] 前 1 个元素的前缀和为 A[0]
// 以此类推
for i := 1; i <= n; i++ {
sums[i] = sums[i - 1] + nums[i - 1]
}
for i := 1; i <= n; i++ {
target := s + sums[i-1]
bound := sort.SearchInts(sums, target)
if bound < 0 {
bound = -bound - 1
}
if bound <= n {
ans = min(ans, bound - (i - 1))
}
}
if ans == math.MaxInt32 {
return 0
}
return ans
}三、可直接执行代码块
/*
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
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。
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思路：
1. 双指针滑动窗口
*/
package main
import (
"fmt"
"math"
"sort"
)
func main() {
ans:=[]int{2,3,1,2,4,3}
a:=minSubArrayLen2(7,ans)
fmt.Println(a)
}
// 滑动窗口，时间复杂度O(N),空间复杂度O(1)
func minSubArrayLen(target int, nums []int) int {
n:=len(nums)
if n==1{
if nums[0]==target {
return 1
}
return 0
}
sum,cnt:=nums[0],n
i,j:=0,0
for jtarget{
sum-=nums[i]
i++
}
}
return cnt
}
// 前缀和，时间复杂度O(Nlogn),空间复杂度O(1)
func minSubArrayLen2(s int, nums []int) int {
n := len(nums)
if n == 0 {
return 0
}
ans := math.MaxInt32
sums := make([]int, n + 1)
// 为了方便计算，令 size = n + 1
// sums[0] = 0 意味着前 0 个元素的前缀和为 0
// sums[1] = A[0] 前 1 个元素的前缀和为 A[0]
// 以此类推
for i := 1; i <= n; i++ {
sums[i] = sums[i - 1] + nums[i - 1]
}
for i := 1; i <= n; i++ {
target := s + sums[i-1]
bound := sort.SearchInts(sums, target)
if bound < 0 {
bound = -bound - 1
}
if bound <= n {
ans = min(ans, bound - (i - 1))
}
}
if ans == math.MaxInt32 {
return 0
}
return ans
}
func min(a,b int)int {
if a