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前言🌧️
算法,对前端人来说陌生又熟悉,很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上,算法对每一个程序员来说,都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令,也就是《数据结构》里说的,「设计出数据结构,在施加以算法就行了」。
当然,学习也是有侧重点的,作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握,有些比较偏、不实用的类型和解法,只要稍做了解即可。
题目🦀
209. 长度最小的子数组
难度中等
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。
解题思路🌵
- 此题求解数组中的满足条件的最小子数组
- 可以采用滑动窗口的方式来求解
解题步骤🐂
- 滑动窗口通常意味着两种循环
- 确定好初始值
- 左指针 右指针 初始sum 初始最小连续长度
- 右指针不停往右移动
- 判断当sum大于target时,不断循环缩短左指针,看是否还满足sum大于target
- 如果不满足,则right指针继续右移
解法🔥
/**
* @param {number} target
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var minSubArrayLen = function(target, nums) {
let left =0;
let right=0;
let resultNum=nums.length+1
let sum=0;
while(right<nums.length){
sum+=nums[right]
while(sum>=target){
const currentLength=right-left+1
//更新resultNum
resultNum=Math.min(currentLength,resultNum)
sum-=nums[left]
left++;
}
right++;
}
return resultNum === nums.length+1 ? 0: resultNum
};
时间复杂度:O(nlogn)
空间复杂度:O(1)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」209-长度最小的子数组⚡️就结束了,算法这个东西没有捷径,只能多写多练,多总结,文章的目的其实很简单,就是督促自己去完成算法练习并总结和输出,菜不菜不重要,但是热爱🔥,喜欢大家能够喜欢我的短文,也希望通过文章认识更多志同道合的朋友,如果你也喜欢折腾,欢迎加我好友,一起沙雕,一起进步。
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写在最后
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