LeetCode 209：最小長度的子數組 Minimum Size Subarray Sum

wow_worktile 發布于2019-08-16 18:28 / 2577人閱讀

摘要：如果不存在符合條件的連續子數組，返回。示例輸入輸出解釋子數組是該條件下的長度最小的連續子數組。截取從索引到索引的數組，該數組之和若小于，則繼續后移，直到大于等于。記錄與差值返回的目標數。之后后移一位繼續刷新新數組。

算法是一個程序的靈魂

公眾號：愛寫bug（ID：icodebugs）

作者：愛寫bug

給定一個含有 n 個正整數的數組和一個正整數 s ，找出該數組中滿足其和 ≥ s 的長度最小的連續子數組。如果不存在符合條件的連續子數組，返回 0。

Given an array of n positive integers and a positive integer s, find the minimal length of a contiguous subarray of which the sum ≥ s. If there isn"t one, return 0 instead.

示例:

輸入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
輸出: 2
解釋: 子數組 [4,3] 是該條件下的長度最小的連續子數組。

進階:

如果你已經完成了O(n) 時間復雜度的解法, 請嘗試 O(n log n) 時間復雜度的解法。

Follow up:

If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution of which the time complexity is O(n log n).

解題思路：

這里我們一步到位，直接用 O(n log n) 時間復雜度的解法。

? 我們定義兩個指針i、j，i 指向所截取的連續子數組的第一個數，j 指向連續子數組的最后一個數。截取從索引 i 到索引 j 的數組，該數組之和若小于 s，則 j 繼續后移，直到大于等于s。記錄 j 與 i 差值（返回的目標數）。之后i 后移一位繼續刷新新數組。

最壞情況是 i 從0移動到末尾，時間復雜度為O(n),內循環 j 時間復雜度O(log n)，總時間復雜度 O(n log n) ，
這道題 Java 提交運行時間：Your runtime beats 99.95 % of java submissions.

Java：

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
        if(nums.length==0)return 0;//空數組則直接返回0
        //返回的目標數 target 定義為最大，sum 起始值為數組第一個數
        int i=0,j=0,numsLen=nums.length,target=Integer.MAX_VALUE,sum=nums[i];
        while (i=numsLen){//如果j等于numsLen，則sum已是從索引i到末位的所有數字之和，后面i無論怎么向后移動均不可能大于s，直接返回target
                    return target==Integer.MAX_VALUE ? 0:target;//如果target值依然為Integer.MAX_VALUE，則意味著i=0，sum為數組所有數之和，則返回0
                }else {
                    sum+=nums[j];//sum向后累加直到大于s
                }
            }
            if(j-i+1
Python3：
class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums)==0: return 0
        i = 0
        j = 0
        nums_len = len(nums)
        target = float("inf")#將target定義為最大
        sum = nums[0]
        while i < nums_len:
            while sum < s:
                j+=1
                if j >= nums_len:
                    return target if target != float("inf") else 0
                else:
                    sum += nums[j]
            target = min(target, j - i + 1)
            sum -= nums[i]
            i+=1
        return target

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jas0n 2019-08-16 18:31 評論0 收藏0
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JayChen 2019-07-31 11:27 評論0 收藏0
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Vixb 2019-07-31 11:25 評論0 收藏0
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