C++實(shí)現(xiàn)LeetCode之最短子數(shù)組求和的示例分析

這篇文章主要介紹C++實(shí)現(xiàn)LeetCode之最短子數(shù)組求和的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

[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(lèi)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(lái)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(xiě)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(lái)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(zhuān)門(mén)寫(xiě)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;
    }
};

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