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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]

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 <= 10^9​​
  • ​​1 <= nums.length <= 10^5​​
  • ​​1 <= 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
  • 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


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