「LeetCode」209-长度最小的子数组⚡️

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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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