LeetCode LintCode和大于S的最小子数组Minimum Size Subarray Sum

题目

给定一个由 n 个整数组成的数组和一个正整数 s ,请找出该数组中满足其和 ≥ s 的最小长度子数组。如果无解,则返回 -1。

样例
给定数组 [2,3,1,2,4,3] 和 s = 7, 子数组 [4,3] 是该条件下的最小长度子数组。

分析

很直观的两根指针的思路。

首先线性时间复杂度的方法,两根指针,类似滑动窗口,指向子数组的头尾,分别更新,遇到大于s就记录j-i,并且将i右移,继续寻找,这样可以找出所有的情况。

代码

public int minSubArrayLen(int s, int[] a) {
  if (a == null || a.length == 0)
    return 0;
  
  int i = 0, j = 0, sum = 0, min = Integer.MAX_VALUE;
  
  while (j < a.length) {
    sum += a[j++];
    
    while (sum >= s) {
      min = Math.min(min, j - i);
      sum -= a[i++];
    }
  }
  
  return min == Integer.MAX_VALUE ? 0 : min;
}

另一种思路,我们会想到如果数组是递增的就好判断了,但这里数组是无序的,我们可以考虑计算前缀数组,那么子数组的和就是前缀数组的差了,利用二分查找

public class Solution {
    /**
     * @param nums: an array of integers
     * @param s: an integer
     * @return: an integer representing the minimum size of subarray
     */
    public int minimumSize(int[] nums, int s) {
        int[] sums = new int[nums.length + 1];
        for (int i = 1; i < sums.length; i++) sums[i] = sums[i - 1] + nums[i - 1];
        int minLen = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < sums.length; i++) {
            int end = binarySearch(i + 1, sums.length - 1, sums[i] + s, sums);
            if (end == sums.length) break;
            if (end - i < minLen) minLen = end - i;
        }
        return minLen == Integer.MAX_VALUE ? -1 : minLen;
    }
    
    private int binarySearch(int lo, int hi, int key, int[] sums) {
        while (lo <= hi) {
           int mid = (lo + hi) / 2;
           if (sums[mid] >= key){
               hi = mid - 1;
           } else {
               lo = mid + 1;
           }
        }
        return lo;
    }
}

推荐阅读更多精彩内容