209.长度最小的子数组

题目

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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总和大于等于 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。

思路

1. 暴力解题
2. 滑动窗口

代码

滑动窗口

function minSubArrayLen(target: number, nums: number[]): number {
    const lens = nums.length;
    // 滑动窗口右边界
    let right = 0;
    // 滑动窗口左边界
    let left = 0;
    // 数组元素和，用于和 target 进行比较
    let sum = 0;
    // 结果，因为求的是最小值，所以将 Infinity 赋值给它
    let res = Infinity;
    // 滑动窗口，滑动右边界，这样便于计算
    while (right < lens) {
        sum = sum + nums[right];

        while (sum >= target) {
            // 当 sum >= target 时，进行求和的元素数
            const subLens = right - left + 1;
            res = Math.min(res, subLens);
            // 第一种情况
            // 已经求过一次 res 了，现在需要滑动窗口右移
            // 但此时 sum >= target，所以需要 sum 减去 nums[left]
            // 来让 sum < target，然后返回外层循环，让 right++ （窗口右移）
            // 
            // 第二种情况
            // sum 正是因为加上了 nums[right] 才 >= target
            // nums[left] 的值对于使 sum >= target，可能并不起作用（换言之，少了左边界的值 nums[left]，sum仍可能 sum >= target）
            // 这时进行下面这一步是为了进一步缩小 res 的值
            sum = sum - nums[left];
            // 缩小或者移动滑动窗口
            left++;
        }
        // 移动滑动窗口
        right++;
    }

    return Infinity === res ? 0 : res ;
};