长度最小的子数组_滑动窗口_java

长度最小的子数组

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问题描述

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 。

提示：

1 <= target <= 10^9
1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^5

测试用例

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

代码实现

class Solution {
   public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
       //方法：滑动窗口
       //时间复杂度：O(n)
       //空间复杂度：O(1)

       //i为滑动窗口开始，j为滑动窗口结束
       int i = 0;
       int j = 0;

       int min = -1;
       //滑动窗口内元素值之和
       int sum = 0;
       int currentLength = 1;

       while (j < nums.length) {
           sum += nums[j];
           //寻找当滑动窗口尾为j时，能使sum大于target的滑动窗口头最大为多少
           while (sum >= target) {
           //当窗口内元素值之和大于target，向后移动滑动窗口头从而减小sum
               if (currentLength < min || min == -1) {
                   min = currentLength;
               }

               sum -= nums[i];
               i++;
               currentLength--;
           }
           //当窗口内元素值之和小于target，向后移动滑动窗口尾从而增大sum
           j++;
           currentLength++;
           
       }

       if (min != -1) {
           return min;
       }

       return 0;


   }
}

难点详解

为什么该解法的空间复杂度为O(n)?
虽然该解法使用了两层循环，但实际上每个元素都是进入一次滑动窗口再出一次滑动窗口。