209.长度最小的子数组（力扣LeetCode）

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

示例 4：

输入：target = 15, nums = [5,1,3,5,10,7,4,9,2,8]
输出：2

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。

暴力

后面力扣更新了数据，暴力解法已经超时了。

class Solution {
public:// minSubArrayLen函数接收一个正整数target和一个正整数数组nums// 函数返回数组中总和至少为target的最短连续子数组的长度int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int min = INT_MAX; // 初始化最小长度为INT_MAX，用于比较和记录最小值// 外层循环遍历数组，i指向当前考虑的子数组的起始位置for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {long long sum = 0; // 初始化当前子数组的总和为0int length = 0; // 初始化当前子数组的长度为0// 内层循环尝试扩展子数组，j指向当前考虑的子数组的结束位置for(int j = i; j < nums.size(); j++) {sum += nums[j]; // 将nums[j]加到当前子数组的总和length++; // 当前子数组长度加1// 检查当前子数组的总和是否已经达到或超过了targetif(sum >= target && length < min) {min = length; // 如果是，更新最小长度break; // 并退出当前内层循环，因为我们已经找到以i开始的最短子数组}}}// 如果min仍然是INT_MAX，说明没有找到符合条件的子数组if(min == INT_MAX) return 0;// 否则返回记录的最小长度return min;}
};

滑动窗口

class Solution {
public:// minSubArrayLen函数接收一个正整数target和一个正整数数组nums// 函数返回数组中总和至少为target的最短连续子数组的长度int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int result = INT_MAX; // 用于存储最短子数组长度的变量，初始化为INT_MAXint i = 0; // 滑动窗口的起始位置long long sum = 0; // 用于计算滑动窗口内数值之和的变量// 外循环，j表示滑动窗口的结束位置for(int j = 0; j < nums.size(); j++) {sum += nums[j]; // 将当前元素加到sum中// 内循环，若当前子数组和大于等于target，尝试收缩滑动窗口的起始位置while(sum >= target) {int length = j - i + 1; // 当前滑动窗口的长度result = min(result, length); // 更新找到的最短子数组长度sum -= nums[i++]; // 从sum中减去滑动窗口的起始元素，并将起始位置向右移动}}// 如果result仍然是INT_MAX，意味着没有找到符合条件的子数组，返回0if(result == INT_MAX) return 0;// 否则返回找到的最短子数组长度return result;}
};