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
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。
解题方法
- C 暴力双循环——超时
int mymin(int a, int b) { if (a > b) return b; else return a; } int minSubArrayLen(int target, int* nums, int numsSize) { int count = INT_MAX; if (numsSize == 0) { return 0; } for (int i = 0; i < numsSize; i++) { int sum = 0; for (int j = i; j < numsSize; j++) { sum = sum + nums[j]; if (sum >= target) { count = mymin(count, j - i + 1); break; } } } return count == INT_MAX ? 0 : count; }
- C 滑动窗口法
int mymin(int a, int b) { if (a > b) return b; else return a; } int minSubArrayLen(int target, int* nums, int numsSize) { int count = INT_MAX; int start = 0, end = 0; // 定义窗口开始、结束 int sum = 0; if (numsSize == 0) { return 0; } while (end < numsSize) { sum = sum + nums[end]; // 求窗口中元素和 while (sum >= target) { count = mymin(count, end - start + 1); // 求最小窗口 sum = sum - nums[start]; // 求和 start++; // 缩小窗口 } end++; // 增大窗口 } return count == INT_MAX ? 0 : count; }
复杂度分析
时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。
空间复杂度为 O(1)。
