算法训练|滑动窗口

模式一:滑动窗口

模式说明：输入一个数组或者字符串。求解的结果是具有某种特质的子数组或者子字符串。这种情况下，可以使用滑动窗口的方法求解。

其中，滑动窗口是一个大小不固定的一个数组，最重要的就是判断这个数组的起始指针和结束指针如何移动。

从上面这道题来看的话，如果满足条件，干掉左指针，即左指针向右移动一位，不满足条件的话，右指针向右移动一位.

JAVA实现：

class Solution {
    
    
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
    
    
        //原数组的长度
        int length = nums.length;
        //返回的结果
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        //左指针
        int left = 0,right = 0;
        //窗口元素的和
        int sum = 0;
        //判断边界条件
        if(length == 0){
    
    
            return 0;
        }
        while(right < length){
    
    
            //右指针遍历数组
            sum += nums[right];
            while(sum >= target){
    
    
                //更新窗口
                sum -= nums[left];
                //寻找最小子数组
                ans = Math.min(ans,right-left+1);
                //左指针++
                left++;
            }
            //右指针++
            right++;
        }
        return ans == Integer.MAX_VALUE?0:ans;
    }
}

C++实现：

class Solution {
    
    
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
    
    
        int result = INT32_MAX;
        int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
        int i = 0; // 滑动窗口起始位置
        int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
        for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
    
    
            sum += nums[j];
            // 注意这里使用while，每次更新 i（起始位置），并不断比较子序列是否符合条件
            while (sum >= s) {
    
    
                subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
                result = result < subLength ? result : subLength;
                sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更i（子序列的起始位置）
            }
        }
        // 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }
};