【数据结构与算法系列4】长度最小的子数组 (C++ & Python)

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 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。
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2
3

示例 2：

输入：target = 4, nums = [1,4,4]
输出：1
1
2

示例 3：

输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出：0
1
2

提示：

• 1 <= target <= 109
• 1 <= nums.length <= 105
• 1 <= nums[i] <= 105
• 使用滑动窗口算法

C++代码实现：

#include "array_algorithm.h"

int minSubArrayLen(int target, vector& nums) {
    int resutlt_out = INT32_MAX;
    int sum = 0; 
    int i = 0; 
    int subarray_Length = 0; 
    for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
        sum += nums[j];
        
        while (sum >= target) {
            subarray_Length = (j - i + 1); 
            resutlt_out = resutlt_out < subarray_Length ? resutlt_out : subarray_Length;
            sum -= nums[i++];  // 通过删除子数组起始位置对应的值并使i加一，从子数组和的角度实现起始位置变化（即加1）。
        }
    }
    return resutlt_out == INT32_MAX ? 0 : resutlt_out;
}
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python实现：

from typing import List

def minSubArrayLen(target: int, nums: List[int]) -> int:
        sub_array_len = 0
        sum = 0
        i = 0
        resutle_out = float('inf')

        for j in range(0, len(nums)):
                sum += nums[j]
                while sum >= target: 
                        sub_array_len = j - i + 1
                        resutle_out = min(resutle_out, sub_array_len)
                        sum -= nums[i]
                        i += 1
        return resutle_out if resutle_out != float('inf') else 0
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