【简单】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 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
解题方法
在力扣中,暴力法已经超时,此处不说明暴力法,可参考代码随想录网站说明
滑动窗口法
参考视频代码随想录
所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果。
滑动窗口用一个for循环来完成这个操作。
首先要思考 如果用一个for循环,那么应该表示 滑动窗口的起始位置,还是终止位置。
如果只用一个for循环来表示 滑动窗口的起始位置,那么如何遍历剩下的终止位置?
此时难免再次陷入 暴力解法的怪圈。
所以 只用一个for循环,那么这个循环的索引,一定是表示 滑动窗口的终止位置。

可以发现滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况,不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。
代码如下:
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int result = INT32_MAX;int sum = 0; //滑动窗口内的数字和int subL = 0; //滑动窗口的长度int i = 0; //起始位置for(int j = 0; j < nums.size(); j++){sum += nums[j];while(sum >= target){subL = j - i + 1;result = result < subL ? result : subL;sum -= nums[i++];}}return result == INT32_MAX ? 0 : result;}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
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