left和right:窗口的左右边界。 max_len:记录遇到的最大窗口长度。 扩展窗口: 使用right指针遍历fruits数组,每次循环中将fruits[right]加入到窗口(即哈希表count中增加对应水果的计数)。 调整窗口大小: 当哈希表中的键(即水果类型)数量超过 2 时,开始移动left指针缩小窗口,直到窗口内的水果类型数不超过两种。 如果某...
解释:子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。 示例2: 输入:target = 4, nums = [1,4,4] 输出:1 示例3: 输入:target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1] 输出:0 题解 暴力解法:双层for循环遍历 滑动窗口:依次扩大右侧窗口直到滑动窗口内的子数组符合条件,再逐步缩小左侧窗口直到窗口内...
此时问题可以转换为,当固定开始下标为【m】时,target(新) = sums[m] + target(旧),在递增数组sums中找到第一个≥target(新)的元素下标。 举例: sums[0] + target(旧) → 找到从下标0开始的满足题意的最小长度 sums[1] + target(旧) → 找到从下标1开始的满足题意的最小长度 …… sums[n-1] + ...
209. 长度最小的子数组(滑动窗口) 滑动窗口指的是窗口不断变化,但是不会走回头路 classSolution: defminSubArrayLen(self,target:int,nums:List[int])->int: ''' 滑动窗口 ''' i=0# 左窗口位置 res=float('inf')# 结果 # help_ = [] s=0#求和 forjinrange(len(nums)):# j是右窗口位置 s+=n...
看到这个题目我们先不论什么是“滑动窗口”这种算法,我们先从最简单的暴力求解来思考,顺着暴力求解的思路一步一步优化,最终达到“滑动窗口”的算法效果。 2.暴力求解 2.1暴力求解思路: 两个指针,一个left,一个right,加上left和right之间的所有数跟target进行比较,找到最小的len即可。
滑动窗口:长度最小的子数组力扣: 长度最小的子数组 思路 暴力解法穷举法,使用两个for循环,寻找所有符合条件的子序列,时间复杂度很明显是 O(n^2)。一个for循环滑动窗口的起始位置,一个for循环为滑动窗口的终止…
// 定义滑动窗口的右边界 let right = 0; // 定义窗口内的和 let sum = 0; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2:核心循环体 只要右边界没有走到最后就继续循环,首先计算窗口内的和,如果大于等于target,则更新最小长度,然后左移左边界,循环结束再移动右边界。
简介:【算法专题突破】滑动窗口 - 长度最小的子数组(9) 1. 题目解析 题目链接:209. 长度最小的子数组 - 力扣(Leetcode) 要注意的是,题目给的是正整数, 而题目要求并不难理解,就是找最短的子数组。 2. 算法原理 如果使用暴力的话,就是一个O(N3)的算法,复杂度很高, ...
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:输入:target = 4, nums = [1,4,4]输出:1 示例 3:输入:target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]输出:提示:1 <= target <= 10(9)1 <= nums.length <= 10(5...
滑动窗口就是这么神奇! class Solution { public: int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) { int result = INT_MAX; int sum = 0; int subLength = 0; int i = 0; for(int j=0; j < nums.size(); j++){// 滑动窗口右侧端点移动控制 sum+=nums[j]; while(sum >=target){ ...