leetcode209. 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 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。

示例:

输入: s = 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连续子数组。

方法：双指针滑窗

思路：

因为是子数组，本题可以想到的一种方法是使用双指针维护一个窗口，来求得窗口内的和，进而找到最短长度的子数组。

我刚开始想到的是，左右指针分别在nums开头和结尾，也就是说刚开始的窗口是整个数组，如果小于s，那么肯定不对，之后不断的缩小窗口，判断左右指针指向的元素，抛弃小的那个元素；但是如果左右指针指向的元素相同，那么不好判断，可能需要进一步判断两个指针内层的元素，才能找到丢弃哪一个对整个窗口的影响较小，代码不好写，计算量也大；而且刚开始求整个数组的和，已经O(N)了，算是额外的计算量。

正确的方法是这样的：刚开始两个指针都在开头位置，相当于开始维护的窗口是只有第一个元素的子数组，如果小于s，就right开始向右扩张，直到窗口内大于等于s，这时，更新ans长度，然后将左指针left开始向右缩，直到窗口和小于s，缩的同时也更新ans；小于了之后，继续重复上述过程，right向右扩张…left向右缩…直到遍历完数组。

最后返回ans即可，初始将ans设为无穷大，如果最后ans还是无穷大，说明没有符合条件的子数组，返回0。

最坏的情况左右指针都遍历了一遍，O(2N)，渐进时间复杂度为O(N)。空间复杂度为O(1)。

代码：

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        if not n:
            return 0
        #ans为满足条件的最小长度
        ans = float('inf')
        #初始化左右指针，刚开始维护的窗口是nums的第一个元素
        left = right = 0
        #初始化temp，temp变量维护当前窗口的元素和
        temp = 0
        while right < n:
            temp += nums[right]
            #已经大于等于s的话，缩小窗口，更新ans
            while temp >= s:
                ans = min(ans,right-left+1)
                temp -= nums[left]
                left += 1
            #temp小于s的话，扩大窗口
            right += 1
        return ans if ans != float('inf') else 0

结果：

python 数组长度宽度 python数组长度最大_算法