Leetcode209-长度最小的子数组

题目

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和 ≥ 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

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。

题解

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class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        l = len(nums)
        left = 0
        right = 0

        res = float('inf')
        cur_sum = 0 #当前的累加值
        
        while right < l:
            cur_sum += nums[right]
            
            while cur_sum >= target: # 当前累加值大于目标值
                res = min(res, right - left + 1)
                # 减去最左边的数，然后左指针向右移动
                cur_sum -= nums[left]
                left += 1
            
            right += 1
        # 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
        return res if res != float('inf') else 0
'''
时间复杂度：O(N)
空间复杂度：O(1)
'''

分析

不要以为for里放一个while就以为是O(n^2)啊， 主要是看每一个元素被操作的次数，每个元素在滑动窗后进来操作一次，出去操作一次，每个元素都是被操作两次，所以时间复杂度是 2 × n 也就是O(n)。