【滑动窗口】| 力扣高频题: 长度最小的数组

本文主要是介绍【滑动窗口】| 力扣高频题: 长度最小的数组，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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1. 题目解析

题目链接: https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/description/ (可点击)

本道题是滑动窗口的一道经典应用问题：找出数组中长度最小的子数组。

滑动窗口优化思路：

利用滑动窗口来优化暴力枚举思路。

暴力枚举：两层 for 循环，固定一个起点，遍历出所有的子数组，然后找到满足条件的子数组，并在找到子数组的过程中，更新长度即可。
时间复杂度：两层 for 循环， 所以是 O(n ^ 2)

优化思路：

两个指针：left 和 right，每次固定 left，right 向后遍历数组。

1. 优化1： 数组元素是大于 0 的，每次向后累加，和肯定都是变大的。所以当满足条件之后，在往后累加， 和肯定也是满足条件的，但是长度肯定就会变长，就不是最短的，所以不用遍历到最后。
2. 优化2：找到和满足条件后，更新结果记录长度，此时 left 向后移动，但是 right 不用回退到 left 处进行遍历。因为这个和我们也是可以知道的， 就是 ret - nums[left] 的。 所以就可以直接进行判断。

优化之后的时间复杂度： 虽然是两层循环，但是是 O(n + n) = O(2n) = O(n).

接下来的代码里还会再次进行强调的，看下面的图更容易理解：

2. 代码

看下面的代码对照着上面的优化流程解析可能会更加的清楚。

public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {// 滑动窗口三步: 1. 初始值//               2. 进窗口//               3. 判断 出窗口//                    更新结果，这个视具体而定// 时间复杂度是 O（N），空间复杂度 O（1）int sum = 0; // 标记总和int len = Integer.MAX_VALUE; // 标记长度 , 求的最小值，防止干扰结果for(int left = 0,right = 0; right < nums.length; right++ ) {sum += nums[right]; // 1. 进窗口// 2. 判断, 注意 left 不要越界. 加不加都行, 因为越界的话 sum = 0了 不会大于target. 这个判断也过不去, 但是最好加上, 有的就需要加上. 保持习惯// while(left < n && sum >= target) {while(sum >= target) { // 2.判断结果                        len = Math.min(len, right - left + 1); // 更新结果sum -= nums[left]; // 3.出窗口left++; }                          }// 可能没结果return len == Integer.MAX_VALUE ? 0 : len;}

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