LeetCode长度最小的子数组 滑动窗口

209. 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和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [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

思路：

       这一题虽然是“子数组”，不过并不是动态规划哈哈哈。

       不过，这一题也是用我们非常常用的技巧：滑动窗口。因为题目要求的是连续子数组，因此滑动窗口非常符合这一条件，我们可以通过滑动窗口很好地遍历数组中所有连续子数组的情况。

       虽然滑动窗口在之前已经写过很多次了，但还是简单写一下它的大概思路，然后就直接放代码吧：我们在数组的最左端先初始化一个长度为0的窗口，用left和right表示窗口的左右边界。然后我们移动窗口的步骤是这样的：left不动，right向右移动，一直移动到窗口包含的值满足题目中给定的条件为止。此时我们记录并更新我们要求的结果。当窗口内的值满足条件时，我们开始收缩窗口，也就是移动left，当left移动到窗口内的值不满足条件时，继续保持left不动而移动right……如此反复。当我们的right到达终点时，我们的结果就会被更新至最佳~

下面代码里我也写了非常详细的注释：

代码:

class Solution(object):
    def minSubArrayLen(self, target, nums):
        left=0#窗口左边界
        right=0#窗口右边界
        summ=0
        res_len=float('inf')#结果长度 因为后面要用min，所以一开始初始化为无穷
        lenth=len(nums)#数组长度
        while(right<lenth):#当右边界还没有到终点时
            r = nums[right]#拿到新进入窗口的数
            right+=1#窗口右边界右移
            summ+=r#当前窗口内的和+这个数
            while(summ>=target):#当满足条件了
                res_len=min(res_len,right-left)#尝试更新最小长度
                r = nums[left]#现在准备左边界右移动，窗口收缩
                summ-=r#拿到准备要删掉的值后，summ减去它
                left+=1#左边界移动
        if res_len==float('inf'):#如果最终结果一直没有被更新
            return 0#说明没有解，按题意输出0
        return res_len

        滑动窗口能解决的问题很多了，一定要知道这个方法，然后开滑！~