algorithm-base/animation-simulation/数组篇/长度最小的子数组.md
goodyong 7dd5ce1f3d 添加了python代码(数组篇)
为数组篇文件夹下的代码增加了python语言版本
2021-07-10 12:20:02 +08:00

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Java
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#### [209. 长度最小的子数组](https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/)
我们下面再看一种新类型的双指针也就是我们大家熟知的滑动窗口这也是我们做题时经常用到的下面我们来看一下题目吧
#### 题目描述
> 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s 找出该数组中满足其和 s 的长度最小的 连续 子数组并返回其长度如果不存在符合条件的子数组返回 0
示例
> 输入s = 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
#### 题目解析
滑动窗口**就是通过不断调节子数组的起始位置和终止位置进而得到我们想要的结果**滑动窗口也是双指针的一种
下面我们来看一下这道题目的做题思路其实原理也很简单我们创建两个指针一个指针负责在前面探路并不断累加遍历过的元素的值当和大于等于我们的目标值时后指针开始进行移动判断去除当前值时是否仍能满足我们的要求直到不满足时后指针 停止前面指针继续移动直到遍历结束是不是很简单呀前指针和后指针之间的元素个数就是我们的滑动窗口的窗口大小见下图
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210321131617533.png)
好啦该题的解题思路我们已经了解啦下面我们看一下代码的运行过程吧
![](https://img-blog.csdnimg.cn/2021032111513777.gif)
#### 题目代码
Java Code:
```java
class Solution {
public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
int len = nums.length;
int windowlen = Integer.MAX_VALUE;
int i = 0;
int sum = 0;
for (int j = 0; j < len; ++j) {
sum += nums[j];
while (sum >= s) {
windowlen = Math.min (windowlen, j - i + 1);
sum -= nums[i];
i++;
}
}
return windowlen == Integer.MAX_VALUE ? 0 : windowlen;
}
}
```
C++ Code:
```cpp
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int t, vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
int i = 0, sum = 0, winlen = INT_MAX;
for(int j = 0; j < n; ++j){
sum += nums[j];
while(sum >= t){
winlen = min(winlen, j - i + 1);
sum -= nums[i++];
}
}
return winlen == INT_MAX? 0: winlen;
}
};
```
Python3 Code:
```python
from typing import List
import sys
class Solution:
def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int])->int:
leng = len(nums)
windowlen = sys.maxsize
i = 0
sum = 0
for j in range(0, leng):
sum += nums[j]
while sum >= s:
windowlen = min(windowlen, j - i + 1)
sum -= nums[i]
i += 1
if windowlen == sys.maxsize:
return 0
else:
return windowlen
```