0209. 长度最小的子数组 #

• 标签：数组、双指针、二分查找
• 难度：中等

题目大意 #

描述：给定一个只包含正整数的数组 nums 和一个正整数 target。

要求：找出数组中满足和大于等于 target 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子数组，返回 0。

说明：

• $1 \le target \le 10^9$。
• $1 \le nums.length \le 10^5$。
• $1 \le nums[i] \le 10^5$。

示例：

• 示例 1：

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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：

1
2

输入：target = 4, nums = [1,4,4]
输出：1

解题思路 #

思路 1：滑动窗口（不定长度） #

最直接的做法是暴力枚举，时间复杂度为 $O(n^2)$。但是我们可以利用滑动窗口的方法，在时间复杂度为 $O(n)$ 的范围内解决问题。

用滑动窗口来记录连续子数组的和，设定两个指针：left、right，分别指向滑动窗口的左右边界，保证窗口中的和刚好大于等于 target。

1. 一开始，left、right 都指向 0。
2. 向右移动 right，将最右侧元素加入当前窗口和 window_sum 中。
3. 如果 window_sum >= target，则不断右移 left，缩小滑动窗口长度，并更新窗口和的最小值，直到 window_sum < target。
4. 然后继续右移 right，直到 right >= len(nums) 结束。
5. 输出窗口和的最小值作为答案。

思路 1：代码 #

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class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        size = len(nums)
        ans = size + 1
        left = 0
        right = 0
        window_sum = 0

        while right < size:
            window_sum += nums[right]

            while window_sum >= target:
                ans = min(ans, right - left + 1)
                window_sum -= nums[left]
                left += 1

            right += 1

        return ans if ans != size + 1 else 0

思路 1：复杂度分析 #

• 时间复杂度：$O(n)$。
• 空间复杂度：$O(1)$。