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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
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。
蛮力法
…
递增前缀数组 + 二分查找
参考官方题解思路写的,这个转换思路很不错,都是正数是前提,转为递增前缀数组,为二分查找提供了条件
class Solution:
def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
prefix_nums = [0]
for num in nums:
prefix_nums.append(prefix_nums[-1] + num)
res = sys.maxsize
for i , v in enumerate(nums):
k = bisect.bisect_left(prefix_nums, prefix_nums[i] + target)
if k >= len(prefix_nums):
continue
res = min((k - i), res)
return res if res != sys.maxsize else 0
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class Solution: def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int: left, right, sum_num, res = 0, 0, 0, 0 for i , v in enumerate(nums): sum_num += v right = i if sum_num >= target: res = min(res, right - left + 1) if res !=0 else right - left + 1 while left <= right: if sum_num - nums[left] >= target: sum_num -= nums[left] left += 1 res = min(res, right - left + 1) if res !=0 else right - left + 1 else: break return res
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