leetcode分类刷题:易混题辨析一、209. 长度最小的子数组 vs 560. 和为K的子数组

1、刷题慢慢积累起来以后,遇到相似的题目时,会出现算法思路混淆了
2、这两道题都是对连续子数组加和进行考察,细节区别在于数组元素在209. 长度最小的子数组为正整数(窗口增加元素递增,减少元素递减),在560. 和为K的子数组为整数
3、209. 长度最小的子数组采用滑动窗口的算法,560. 和为K的子数组采用前缀和+哈希表的算法

209. 长度最小的子数组

1、有点像leetcode分类刷题:基于数组的双指针(一、基于元素移除的O(1)类型)中的快慢指针,快指针遍历数组元素,慢指针在满足一定条件时更新。
2、同时,要注意 基本子数组类型 更新窗口左边界时用while循环

from typing import List
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209. 长度最小的子数组
题目描述: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
题眼:≥target的 长度最小的 连续子数组;
注意:因为这道题保证了数组中每个元素都为正,所以窗口增加元素递增,减少元素递减
思路:滑动窗口(双指针的特殊形式),设置窗口左右边界[left, right],初始值均为0,右边界遍历数组,满足条件后,while循环更新左边界,
关键在于思考清楚窗口的左右边界如何更新(和基于数组的双指针的题目同理)
总结:这个题的思路怎么想到双指针呢?首先数组必然要遍历,需要一个指针,另外要去寻找满足条件的子数组,必然再需要另一个(和基于数组的双指针的题目同理)
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class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        left, right = 0, 0
        s = 0
        result = len(nums) + 1  # 取一个大于数组长度的值
        for right in range(len(nums)):
            # 1、当移动right扩大窗口,进行哪些操作
            s += nums[right]
            # 2、什么条件下,窗口应该暂停扩大,开始移动left缩小窗口
            while s >= target:
                # 3、缩小窗口进行哪些操作
                # 4、更新结果
                result = min(result, right - left + 1)  # 滑窗[left, right]是左闭右闭区间,子数组长度==元素个数
                s -= nums[left]
                left += 1
            right += 1
        if result != len(nums) + 1:  # 不存在符合条件的子数组:所有元素加起来都小于target
            return result
        return 0


if __name__ == "__main__":
    obj = Solution()
    while True:
        try:
            in_line = input().strip().split('=')
            target = int(in_line[1].split(',')[0].strip())
            nums = [int(n) for n in in_line[2].split(']')[0].split('[')[1].split(',')]
            print(obj.minSubArrayLen(target, nums))
        except EOFError:
            break

560. 和为 K 的子数组

1、通过题眼连续子数组来判断,该题很像是滑动窗口的解法,但数组元素为整数,不是正整数,不满足滑窗右边界增大元素之和递增、左指针增大元素之和递减
2、要用前缀和(按照闭区间形式,当前索引位置的值也算进去好理解)+哈希表的思路!
3、通过这道题也认识到,如果“1. 两数之和”不是限定了样例只存在一个答案,其哈希表更新的逻辑有缺陷

from typing import List
'''
560. 和为 K 的子数组
题目描述:给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。
示例 1:
    输入:nums = [1,1,1], k = 2
    输出:2
题眼:连续子数组,很像是滑动窗口的解法,但数组元素为整数,不是正整数,不满足滑窗右边界增大元素之和递增、左指针增大元素之和递减 了
思路:无法用滑动窗口了;要用前缀和(按照闭区间形式,当前索引位置的值也算进去好理解)+哈希表的思路!
“1. 两数之和”的扩展:通过这道题也认识到,如果“1. 两数之和”不是限定了样例只存在一个答案,其哈希表更新的逻辑有缺陷
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class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        result = 0
        hashTable = {0: 1}  # 这里保证了对 包含起始元素的连续子数组 的判断
        prefixSum = 0
        for n in nums:  # 查找 以当前遍历元素n对应的索引位置为 右边界的连续子数组
            prefixSum += n   # 前缀和(按照闭区间形式,当前索引位置的值也算进去好理解)
            # 1、先找 以当前遍历元素n对应的索引位置 之前的前缀和是否存在满足条件的
            if prefixSum - k in hashTable:
                result += hashTable[prefixSum - k]
            # 2、再将当前遍历元素n对应的索引位置 的前缀和添加到hashDict
            if prefixSum not in hashTable:
                hashTable[prefixSum] = 1
            else:
                hashTable[prefixSum] += 1
        return result


if __name__ == "__main__":
    obj = Solution()
    while True:
        try:
            in_line = input().strip().split('=')
            nums = [int(n) for n in in_line[1].split('[')[1].split(']')[0].split(',')]
            k = int(in_line[2].strip())
            print(obj.subarraySum(nums, k))
        except EOFError:
            break

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