1-数组-41-长度最小的子数组-LeetCode209

参考：代码随想录

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209. 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。

    /**
     * 长度最小的子数组 (滑动窗口)
     *
     * @param target 目标值
     * @param nums 目标数组
     * @return 总和大于等于 target 的长度最小的 连续子数组的长度，没有则返回0
     * @author CodeZeng1998
     */
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int left = 0;
        int sum = 0;
        int resultArrayLength = Integer.MAX_VALUE;

        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
            sum = sum + nums[right];

            while (sum >= target) {
                resultArrayLength = Math.min(resultArrayLength, right - left + 1);
                sum = sum - nums[left];
                left++;
            }
        }

        return resultArrayLength == Integer.MAX_VALUE ? 0 : resultArrayLength;
    }

ChatGPT：

这个代码定义了一个方法 minSubArrayLen，它接受一个整数 target 和一个整数数组 nums。该方法返回和大于或等于 target 的最小连续子数组的长度。如果不存在这样的子数组，则返回 0。以下是代码的逐步解释：

初始化：
- left 初始化为 0，表示当前子数组的左边界。
- sum 初始化为 0，用于存储当前子数组的和。
- resultArrayLength 初始化为 Integer.MAX_VALUE，用于存储找到的最小子数组的长度。
主循环：
- 循环变量 right 从 0 到 nums.length - 1，right 表示当前子数组的右边界。
- 对于 nums 中的每个元素，将当前元素 (nums[right]) 加到 sum 中。
内部 While 循环：
- 当当前子数组的和大于或等于 target 时，执行以下操作：
  - 更新 resultArrayLength 为当前 resultArrayLength 和当前子数组长度 (right - left + 1) 中的较小值。
  - 从 sum 中减去左边界的元素 (nums[left])。
  - 增加 left 以从左边缩小子数组。
返回结果：
- 退出循环后，检查 resultArrayLength 是否仍然是 Integer.MAX_VALUE。如果是，表示没有找到符合条件的子数组，返回 0。
- 否则，返回 resultArrayLength，它包含和大于或等于 target 的最小子数组的长度。

209. Minimum Size Subarray Sum

Given an array of positive integers nums and a positive integer target, return the minimal length of a

subarray

whose sum is greater than or equal to target. If there is no such subarray, return 0 instead.

Example 1:

Input: target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
Output: 2
Explanation: The subarray [4,3] has the minimal length under the problem constraint.

Example 2:

Input: target = 4, nums = [1,4,4]
Output: 1

Example 3:

Input: target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
Output: 0

Constraints:

1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 104

Follow up: If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution of which the time complexity is O(n log(n)).