• 【力扣】 209. 长度最小的子数组


    【力扣】 209. 长度最小的子数组

    1. 题目介绍

    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 。

    在这里插入图片描述

    2. 解法

    2.1 暴力求解

    class Solution:
        def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
            if not nums:
                return 0
            
            n = len(nums)
            ans = n + 1
            for i in range(n):
                total = 0
                for j in range(i, n):
                    total += nums[j]
                    if total >= s:
                        ans = min(ans, j - i + 1)
                        break
            
            return 0 if ans == n + 1 else ans
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16

    2.2 前缀和 + 二分查找

    方法一的时间复杂度是 O(n2),因为在确定每个子数组的开始下标后,找到长度最小的子数组需要 O(n) 的时间。如果使用二分查找,则可以将时间优化到 O(log⁡n),总的变为O(nlogn)
    -因为这道题保证了数组中每个元素都为正,所以前缀和一定是递增的,这一点保证了二分的正确性。如果题目没有说明数组中每个元素都为正,这里就不能使用二分来查找这个位置了。

    class Solution:
        def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
            if not nums:
                return 0
            
            n = len(nums)
            ans = n + 1
            sums = [0]
            for i in range(n):
                sums.append(sums[-1] + nums[i])
            
            for i in range(1, n + 1):
                target = s + sums[i - 1]
                bound = bisect.bisect_left(sums, target)
                if bound != len(sums):
                    ans = min(ans, bound - (i - 1))
            
            return 0 if ans == n + 1 else ans
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18

    2.3 滑动窗口

    在方法一和方法二中,都是每次确定子数组的开始下标,然后得到长度最小的子数组,因此时间复杂度较高。为了降低时间复杂度,可以使用滑动窗口的方法。

    • 定义两个指针 start 、end 分别表示子数组(滑动窗口窗口)的开始位置和结束位置,维护变量 sum 存储子数组中的元素和(即从 start - end 的元素和)。

    初始状态下,start 和 end 都指向下标 0,sum 的值为 0。

    class Solution:
        def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
            if not nums:
                return 0
            
            n = len(nums)
            ans = n + 1
            start, end = 0, 0
            total = 0
            while end < n:
                total += nums[end]
                while total >= s:
                    ans = min(ans, end - start + 1)
                    total -= nums[start]
                    start += 1
                end += 1
            
            return 0 if ans == n + 1 else ans
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18

    2.4 贪心+回溯

    class Solution:
        def hs(self, nums, sum, left, right, target):
            if sum < target:
                return 0;
            if left<=right:
                if nums[left]>nums[right]:
                    sum -= nums[right]
                    if sum >= target:
                        return self.hs(nums, sum, left, right-1, target)
                elif nums[left]<nums[right]:
                    sum -= nums[left]
                    if sum >= target:
                        return self.hs(nums, sum, left+1, right, target)
                else:
                    tmp = sum - nums[left]
                    if tmp >= target:
                        a = self.hs(nums, tmp, left+1, right, target)
                        b = self.hs(nums, tmp, left, right-1, target)
                        return min(a,b)
            return right-left+1
        
        def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
            n = len(nums)
            sum = 0
            for i in range(n):
                sum += nums[i]
            ans = self.hs(nums, sum, 0, n-1, target)
            return ans
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28

    3. Danger

    力扣(LeetCode)是领扣网络旗下专注于程序员技术成长和企业技术人才服务的品牌。源自美国硅谷,力扣为全球程序员提供了专业的IT技术职业化提升平台,有效帮助程序员实现快速进步和长期成长。此外,力扣(LeetCode)致力于解决程序员技术评估、培训、职业匹配的痛点,逐步引领互联网技术求职和招聘迈向专业化。

    • 据了解到的情况,Easy题和Medium 题在面试中比较常见,通常会以手写代码之类的形式出现,您需要对问题进行分析并给出解答,并于面试官进行交流沟通,有时还会被要求分析时间复杂度8与空间复杂度°,面试官会通过您对题目的分析解答,了解您对常用算法的熟悉程度和您的程序实现功底。
    • 而在一些对算法和程序实现功底要求较高的岗位,Hard 题也是很受到面试官的青睐,如果您在面试中成功Bug-Free出一道Hard题,我们相信您一定会给面试官留下很深刻的印象,并极大增加拿到Offer的概率,据相关人士统计,如果您在面试成功解出一道Hard题,拿不到Offer的概率无限接近于0。
    • 所以,力扣中Easy和Medium相当于面试中的常规题,而Hard 则相当于面试中较难的题,解出—道Hard题,Offer可以说是囊中之物。

    参考

    【1】https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/description/

  • 相关阅读:
    在vue使用wangEditor(简单使用)
    图像分类(五) 全面解读复现ResNet
    《测绘综合能力》真题易错本
    Java设计模式
    Java集合框架(四)-HashMap
    java8-17 --- Stream流
    高项_第18-20章组织级项目管理&流程管理&项目集管理
    消防设备电源监控系统在城市建筑中的应用
    如何安全高效地进行分公司文件下发?
    多制式射频信号发生器 信号源
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_51392112/article/details/134535233