1. 今日语录
懂得放弃，才会进步，致敬滑动窗口。
2. 题目
长度最小的子数组
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 。
3. 思路
const target = 7
const nums = [2, 3, 1, 2, 4, 3]
/**
* 解法1
* 暴力法，永不过时,也很容易想到
*/
var minSubArrayLen_0 = function (target, nums) {
if (!nums || nums.length == 0) {
return []
}
let res = Infinity
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
let sum = 0;
for (let j = i; j < nums.length; j++) {
sum += nums[j]
if (sum >= target) {
res = Math.min(j - i + 1, res)
break;
}
}
}
return res == Infinity ? 0 : res;
};
/**
* 解法2
* 滑动窗口
* 其实这题目有个细节，一个含有 n 个正整数的数组，
* 这一性质 => 子数组多一个元素，sum必定增大，少一个元素，sum必定减小。
*
* 这一定律得到确立后，我们就可以推导出 滑动窗口该如何运行？
*
* 1. 设置滑动窗口的范围, sum < target
* 2. 设立两个左边界l,右边界r，初始值 = 0
* 3. 当 sum < target , 移动右边界
* 4. 当 sum >= target , 满足条件， 统计 r - l 最小值, 移动左边界
*
*
* 经过这道题应该能大概明白滑动窗口是个什么东西了，就是先定义一组满足条件的数据使其成为一个窗口，
* 再通过滑动这个窗口来满足我们需要的条件，我们处理的数据就是窗口中的数据。
*/
var minSubArrayLen_1 = function (target, nums) {
if (!nums || nums.length == 0) {
return []
}
let res = Infinity
let l = r = 0
let sum = 0; //[l,r)的子数组总和
while (r < nums.length) {
sum += nums[r++]
while (sum >= target) {
res = Math.min(r - l, res);
sum -= nums[l++];
}
}
return res == Infinity ? 0 : res
};
(function () {
console.log('nums', nums);
console.log('target', target);
console.log('长度最小的子数组（暴力法）', minSubArrayLen_0(target, nums));
console.log('长度最小的子数组（滑动窗口）', minSubArrayLen_0(target, nums));
})()
4. 关键字
滑动窗口，子数组问题
