862. 和至少为 K 的最短子数组 二分+栈思想/双端队列+滑窗

862. 和至少为 K 的最短子数组

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出 nums 中和至少为 k 的 最短非空子数组 ，并返回该子数组的长度。如果不存在这样的 子数组 ，返回 -1 。

子数组 是数组中 连续 的一部分。

示例 1：

输入：nums = [1], k = 1
输出：1

示例 2：

输入：nums = [1,2], k = 4
输出：-1

示例 3：

输入：nums = [2,-1,2], k = 3
输出：3

提示：

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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/shortest-subarray-with-sum-at-least-k
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做题结果

成功，但不够优，用的二分+数组模拟栈

 方法1： 二分+数组模拟栈

1. pre 模拟栈，保存前缀和与索引。

2. 为什么要保存前缀和呢？和-前缀和可得到子数组和。可以保存单调递增的序列，因为我们希望求得的和尽量的大 当前前缀和不变，减掉的前缀和越小，得到当前子数组和越大。另外距离当前元素近，但是值比之前大的前缀和，也可能被选取，所以保存从大到小的单调序列

3. 二分获得能使得差值最小的k

4. 维护单调性，比当前值大的元素出栈

class Solution {
    public int shortestSubarray(int[] nums, int k) {
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        int n = nums.length;
        long[][] pre = new long[n+1][2];
        pre[0]=new long[]{0,-1};
        int len = 1;
        long sum = 0L;
        for(int i=0;i
            sum+=nums[i];
 
            int left = -1;
            int right = len-1;
            while (left
                int mid = (right-left+1)/2+left;
                if(sum-pre[mid][0]
                    right = mid-1;
                }else{
                    left = mid;
                }
            }
            if(left!=-1) ans = (int) Math.min(ans,i-pre[left][1]);
            while (len>0&&pre[len-1][0]>=sum){
                --len;
            }
            pre[len++]=new long[]{sum,i};
        }
 
        return ans==Integer.MAX_VALUE?-1:ans;
    }
}

方法2： 双端队列

参考：和至少为 K 的最短子数组

1. 除了上述的情况可以出队，还有开头的元素与当前距离大于等于k可以队头出队

2. 如果队头和当前元素距离超过当前获得的最短长度，则一定非最优，出队

class Solution {
    public int shortestSubarray(int[] nums, int k) {
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        int n = nums.length;
        Deque<long[]> queue = new LinkedList<>();
        queue.offerLast(new long[]{0,-1});
        long sum = 0L;
        for(int i=0;i
            sum+=nums[i];
            while (!queue.isEmpty()&&i-queue.peekFirst()[1]>ans) queue.pollFirst();
            while (!queue.isEmpty()&&queue.peekLast()[0]>sum) queue.pollLast();
            while (!queue.isEmpty()&&queue.peekFirst()[0]+k<=sum) ans =  (int) (i-queue.pollFirst()[1]);
            queue.offerLast(new long[]{sum,i});
        }
 
        return ans==Integer.MAX_VALUE?-1:ans;
    }
}