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C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(209.最短子數(shù)組之和)

更新時(shí)間：2021年08月09日 16:30:05 作者：Grandyang

這篇文章主要介紹了C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(209.最短子數(shù)組之和),本篇文章通過簡(jiǎn)要的案例,講解了該項(xiàng)技術(shù)的了解與使用,以下就是詳細(xì)內(nèi)容,需要的朋友可以參考下

[LeetCode] 209. Minimum Size Subarray Sum 最短子數(shù)組之和

Given an array of n positive integers and a positive integer s, find the minimal length of a contiguous subarray of which the sum ≥ s. If there isn't one, return 0 instead.

Example:

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

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).

Credits:
Special thanks to @Freezen for adding this problem and creating all test cases.

這道題給定了我們一個(gè)數(shù)字，讓求子數(shù)組之和大于等于給定值的最小長(zhǎng)度，注意這里是大于等于，不是等于。跟之前那道 Maximum Subarray 有些類似，并且題目中要求實(shí)現(xiàn) O(n) 和 O(nlgn) 兩種解法，那么先來看 O(n) 的解法，需要定義兩個(gè)指針 left 和 right，分別記錄子數(shù)組的左右的邊界位置，然后讓 right 向右移，直到子數(shù)組和大于等于給定值或者 right 達(dá)到數(shù)組末尾，此時(shí)更新最短距離，并且將 left 像右移一位，然后再 sum 中減去移去的值，然后重復(fù)上面的步驟，直到 right 到達(dá)末尾，且 left 到達(dá)臨界位置，即要么到達(dá)邊界，要么再往右移動(dòng)，和就會(huì)小于給定值。代碼如下：

解法一：

// O(n)
class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        if (nums.empty()) return 0;
        int left = 0, right = 0, sum = 0, len = nums.size(), res = len + 1;
        while (right < len) {
            while (sum < s && right < len) {
                sum += nums[right++];
            }
            while (sum >= s) {
                res = min(res, right - left);
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return res == len + 1 ? 0 : res;
    }
};

同樣的思路，我們也可以換一種寫法，參考代碼如下：

解法二：

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int res = INT_MAX, left = 0, sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            sum += nums[i];
            while (left <= i && sum >= s) {
                res = min(res, i - left + 1);
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return res == INT_MAX ? 0 : res;
    }
};

下面再來看看 O(nlgn) 的解法，這個(gè)解法要用到二分查找法，思路是，建立一個(gè)比原數(shù)組長(zhǎng)一位的 sums 數(shù)組，其中 sums[i] 表示 nums 數(shù)組中 [0, i - 1] 的和，然后對(duì)于 sums 中每一個(gè)值 sums[i]，用二分查找法找到子數(shù)組的右邊界位置，使該子數(shù)組之和大于 sums[i] + s，然后更新最短長(zhǎng)度的距離即可。代碼如下：

解法三：

// O(nlgn)
class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int len = nums.size(), sums[len + 1] = {0}, res = len + 1;
        for (int i = 1; i < len + 1; ++i) sums[i] = sums[i - 1] + nums[i - 1];
        for (int i = 0; i < len + 1; ++i) {
            int right = searchRight(i + 1, len, sums[i] + s, sums);
            if (right == len + 1) break;
            if (res > right - i) res = right - i;
        }
        return res == len + 1 ? 0 : res;
    }
    int searchRight(int left, int right, int key, int sums[]) {
        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if (sums[mid] >= key) right = mid - 1;
            else left = mid + 1;
        }
        return left;
    }
};

我們也可以不用為二分查找法專門寫一個(gè)函數(shù)，直接嵌套在 for 循環(huán)中即可，參加代碼如下：

解法四：

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int res = INT_MAX, n = nums.size();
        vector<int> sums(n + 1, 0);
        for (int i = 1; i < n + 1; ++i) sums[i] = sums[i - 1] + nums[i - 1];
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            int left = i + 1, right = n, t = sums[i] + s;
            while (left <= right) {
                int mid = left + (right - left) / 2;
                if (sums[mid] < t) left = mid + 1;
                else right = mid - 1;
            }
            if (left == n + 1) break;
            res = min(res, left - i);
        }
        return res == INT_MAX ? 0 : res;
    }
};

討論：本題有一個(gè)很好的 Follow up，就是去掉所有數(shù)字是正數(shù)的限制條件，而去掉這個(gè)條件會(huì)使得累加數(shù)組不一定會(huì)是遞增的了，那么就不能使用二分法，同時(shí)雙指針的方法也會(huì)失效，只能另辟蹊徑了。其實(shí)博主覺得同時(shí)應(yīng)該去掉大于s的條件，只保留 sum=s 這個(gè)要求，因?yàn)檫@樣就可以在建立累加數(shù)組后用 2sum 的思路，快速查找 s-sum 是否存在，如果有了大于的條件，還得繼續(xù)遍歷所有大于 s-sum 的值，效率提高不了多少。

Github 同步地址：

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/209

類似題目：

Minimum Window Substring

參考資料：

https://leetcode.com/problems/minimum-size-subarray-sum/

https://leetcode.com/problems/minimum-size-subarray-sum/discuss/59090/C%2B%2B-O(n)-and-O(nlogn)

https://leetcode.com/problems/minimum-size-subarray-sum/discuss/59078/Accepted-clean-Java-O(n)-solution-(two-pointers)

到此這篇關(guān)于C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(209.最短子數(shù)組之和)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C++實(shí)現(xiàn)最短子數(shù)組之和內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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