leetcode209:长度最小的子数组

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。

找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的 

子数组

 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。

示例 1：

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：0

提示：

• 1 <= target <= 109
• 1 <= nums.length <= 105
• 1 <= nums[i] <= 105

进阶：

• 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。

步骤 1：问题定义和条件分析

问题性质：
我们需要从一个包含 n 个正整数的数组 nums 中，找到一个最短的子数组，其元素的和至少为 target。然后返回该子数组的长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。

输入条件：

• target 为正整数（1 <= target <= 10^9）。
• nums 数组的长度为 1 <= nums.length <= 10^5。
• nums 中每个元素为正整数（1 <= nums[i] <= 10^5）。

输出条件：

• 满足和大于等于 target 的最短子数组长度，若无符合条件的子数组，返回 0。

潜在边界条件：

• 若 nums 的元素总和小于 target，则直接返回 0。
• 若数组只有一个元素，则只需判断其是否大于等于 target。

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步骤 2：解题思路

对于这个问题，以下算法设计是合适的：

滑动窗口法（双指针法）：时间复杂度 O(n)

滑动窗口法适合处理这样的问题，因为它允许我们在遍历数组的过程中，动态地调整窗口范围，找到满足条件的最小子数组。

• 逻辑：
  • 设定两个指针 left 和 right，初始化 left 和 right 均为 0。
  • right 指针向右移动（扩大窗口）来增加当前子数组的和，当子数组和满足 >= target 时，更新最小长度。
  • 然后移动 left 指针（缩小窗口）以寻找更小的满足条件的子数组。
• 步骤：
  1. 初始化 min_length 为无穷大（表示未找到）。
  2. 使用 right 指针遍历数组，逐步累加 nums[right]。
  3. 当当前窗口和 sum >= target 时，尝试缩小窗口，更新 min_length。
  4. 继续移动 right，直到遍历完所有元素。
  5. 最终如果 min_length 未更新，返回 0，否则返回 min_length。

这种方法能在 O(n) 时间内完成，因为每个指针最多只移动 n 次。

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步骤 3：代码实现

代码说明：

1. 初始化 min_length 为 INT_MAX，表示初始状态下未找到符合条件的子数组。
2. 用 right 指针遍历 nums，累加当前窗口的和 sum。
3. 当 sum >= target 时，尝试通过增加 left 指针来缩小窗口，并更新 min_length。
4. 若遍历结束后 min_length 仍为 INT_MAX，则返回 0，否则返回 min_length。

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步骤 4：启发和优化思考

这个问题可以帮助我们认识到滑动窗口法的优势，尤其在处理连续子数组问题时，它能以 O(n) 的效率解决问题。通过利用窗口动态调整范围，我们可以避免暴力法中无效的重复计算。

优化思考

滑动窗口法已经是此问题的最优解，在 O(n) 的复杂度下完成。若进一步需要优化，可以考虑将计算逻辑与窗口缩小逻辑封装成函数，以提高代码的模块化和可读性。

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步骤 5：实际应用示例

滑动窗口算法在实际中有很多应用场景，特别是在实时监控和数据流分析中。例如：

示例：网络数据包监控

在网络流量监控中，滑动窗口技术常用于检测异常流量。假设我们需要检测每分钟流量是否超过某个阈值（如 target）。可以使用滑动窗口算法在每秒更新网络流量，并找到超过流量阈值的最小时间窗口，从而及时预警潜在的网络攻击或异常流量。

实现方法

1. 每秒记录当前流量，将数据记录在数组 nums 中。
2. 设定 target 为异常流量阈值，用滑动窗口法实时检测是否存在总流量超过 target 的最短时间段。
3. 若超过，则记录异常，触发告警。

这种方法应用滑动窗口算法可以显著减少数据存储和计算量，实现高效的实时监控和异常检测。

原文地址：https://blog.csdn.net/D2510466299/article/details/142890997

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