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LeetCode——209. 长度最小的子数组
分析:
LeetCode——844. 比较含退格的字符串
分析:
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
。
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
解法一:暴力破解 嵌套循环递归更新最小子数组长度。
class Solution { public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) { int n = nums.length; int res = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < n; i++) { int sum = 0; for (int j = i; j < n; j++) { sum += nums[j]; if (sum >= target) { res = Math.min(res, j - i + 1); break; } } } return res == Integer.MAX_VALUE ? 0 : res; } }
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
意料之中的超时了...
解法二:双指针中的滑动窗口 适用于求子串长度的场景。
滑动窗口:定义一个start指针和end指针表示长度为end-start+1的窗口,起始位置都为0.
随着end向右滑动,获得第一个满足要求的窗口sum>=target,记录比较窗口长度取较小的值。
此时需要移动start指针,直到窗口内的元素不满足sum>target。
进行迭代,直到end指针指向数组最后一位。
Code
class Solution { public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) { int res = Integer.MAX_VALUE; int l = 0; int r = 0; int sum = 0; while (r < nums.length) { sum += nums[r]; while (sum >= target) { res = Math.min(res, r - l + 1); sum -= nums[l]; l++; } r++; } return res == Integer.MAX_VALUE? 0 : res; } }
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
给定 s
和 t
两个字符串,当它们分别被输入到空白的文本编辑器后,如果两者相等,返回 true
。#
代表退格字符。
注意:如果对空文本输入退格字符,文本继续为空。
示例 1:
输入:s = "ab#c", t = "ad#c" 输出:true 解释:s 和 t 都会变成 "ac"。
示例 2:
输入:s = "ab##", t = "c#d#" 输出:true 解释:s 和 t 都会变成 ""。
示例 3:
输入:s = "a#c", t = "b" 输出:false 解释:s 会变成 "c",但 t 仍然是 "b"。
提示:
1 <= s.length, t.length <= 200
s
和 t
只含有小写字母以及字符 '#'
解法一:重构字符串 最容易想到的,根据规则重构字符串然后比较。
class Solution { public boolean backspaceCompare(String s, String t) { return getStr(s).equals(getStr(t)); } public static String getStr(String s) { StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < s.length(); i++) { if (s.charAt(i) == '#') { if (stringBuilder.length()>0) { stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length()-1); } continue; } else { stringBuilder.append(s.charAt(i)); } } return stringBuilder.toString(); } }
时间复杂度:O(N+M)
空间复杂度:O(N+M)
解法二:双指针 #只会消除前面的字符串,不影响后面的,从末尾开始查找第一个有效的字符逐个比较。
class Solution { public boolean backspaceCompare(String S, String T) { int i = S.length() - 1, j = T.length() - 1; int skipS = 0, skipT = 0; while (i >= 0 || j >= 0) { while (i >= 0) { if (S.charAt(i) == '#') { skipS++; i--; } else if (skipS > 0) { skipS--; i--; } else { break; } } while (j >= 0) { if (T.charAt(j) == '#') { skipT++; j--; } else if (skipT > 0) { skipT--; j--; } else { break; } } if (i >= 0 && j >= 0) { if (S.charAt(i) != T.charAt(j)) { return false; } } else { if (i >= 0 || j >= 0) { return false; } } i--; j--; } return true; } }