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【LeetCode滑动窗口算法】长度最小的子数组 难度:中等

2024/10/31 17:16:31 来源:https://blog.csdn.net/2401_84568462/article/details/139638664  浏览:    关键词:【LeetCode滑动窗口算法】长度最小的子数组 难度:中等

 我们先看一下题目描述:f0b214303e814dccac0f546fce99a0bc.png

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解法一:暴力枚举

时间复杂度:o(n^3)

class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums){int i = 0, j = 0;vector<int> v;for (;i < nums.size();i++){int sum = nums[i];for (j = i + 1;j < nums.size();j++){sum = sum + nums[j];if (target == sum){v.push_back(j - i + 1);//j-i+1就是满足条件的子数组的长度break;}}}if (v.empty())return 0;else{sort(v.begin(), v.end());return v[0];}}
};

解法2:利用数组元素的单调性,滑动窗口(同向双指针)算法。

时间复杂度: o(n)

滑动窗口怎么用呢?

1、left=0,right=0

2、进窗口-->判断是否满足条件-->否-->进窗口

                                                      是-->更新结果-->出窗口-->更新结果

滑动窗口算法主要是利用数组元素之和的单调性,规避了很多没有必要的枚举行为。

下面是滑动窗口算法的演示:

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下面我们来实现一下基于滑动窗口算法的解题代码:

class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums){int sum = 0, len = INT_MAX;for (int left = 0, right = 0;right < nums.size();right++){sum += nums[right];//进入窗口while (sum >= target)//判断{len = min(len, right - left + 1);//更新结果sum -= nums[left++];//出窗口}}return len == INT_MAX ? 0 : len;}
};

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