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前言
我们社区陆续会将顾毅(Netflix 增长黑客,《iOS 面试之道》作者,ACE 职业健身教练。)的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。
LeetCode 算法到目前我们已经更新到 208 期,我们会保持更新时间和进度(周一、周三、周五早上 9:00 发布),每期的内容不多,我们希望大家可以在上班路上阅读,长久积累会有很大提升。
不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海,Swift社区 伴你前行。如果大家有建议和意见欢迎在文末留言,我们会尽力满足大家的需求。
难度水平:中等
1. 描述
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 。
2. 示例
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 <= 10^91 <= nums.length <= 10^51 <= nums[i] <= 10^5
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。
3. 答案
class MinimumSizeSubarraySum {
func minSubArrayLen(_ s: Int, _ nums: [Int]) -> Int {
var miniSize = Int.max, start = 0, currentSum = 0
for (i, num) in nums.enumerated() {
currentSum += num
while currentSum >= s, start <= i {
miniSize = min(miniSize, i - start + 1)
currentSum -= nums[start]
start += 1
}
}
return miniSize == Int.max ? 0 : miniSize
}
}
- 主要思想:两个指针,锚定前者,并向前移动后者,以确保子数组的和刚好覆盖目标。
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
注意: 没有
sum >= target的有效子数组
该算法题解的仓库:LeetCode-Swift
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