图解LeetCode算法

图解LeetCode——862. 和至少为 K 的最短子数组(难

2022-10-25  本文已影响0人  爪哇缪斯

一、题目

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,找出 nums 中和至少为 k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。

二、示例

2.1> 示例 1:

【输入】nums = [1], k = 1
【输出】1

2.2> 示例 2:

【输入】nums = [1,2], k = 4
【输出】-1

2.3> 示例 3:

【输入】nums = [2,-1,2], k = 3
【输出】3

提示:

三、解题思路

根据题目描述,我们要找到N个子序列,并且要求子序列的总和要大于等于k,并且只要最短长度。那么,对于一个数组有多少子序列,我们首先需要确定数组子序列的起点。那么,由于题目中只需要最短长度,所以,假设我们以i为起点向后拼装子序列,只要子序列总和大于等于k,则立刻结束以i为起点的子序列组合行为。具体如下图所示:

为了避免不同起点执行拼装子序列会产生重复操作,所以,我们采取前缀和的方式,即:计算位置i之前的所有元素之和。以nums=[2, -1, 2, 3, 4]为例,对应的前缀和就是[0, 2, 1, 3, 6, 10]。我们通过遍历数组nums的前缀和,将某个元素i的前缀和放入到队列中,这样,从末尾执行插入,从队首执行弹出。

那么,其实对于哪些数为起点,也是有优化空间的。就是说,以下图所示,当我们发现E的前缀和sum(A-D)大于等于F的前缀和sum(A-E),我们其实就没必要以E为起点了,因为F相比E会更适合。具体逻辑如下图所示:

四、代码实现

class Solution {
    public int shortestSubarray(int[] nums, int k) {
        int result = Integer.MAX_VALUE, n = nums.length, head = 0, tail = head;
        long[] preSum = new long[n + 1];
        /** 步骤1:构建前缀和 */
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (nums[i] >= k) return 1;
            preSum[i + 1] = preSum[i] + nums[i];
        }
        /** 步骤2:构建单调栈和使用单调栈求最小值 */
        int[] queue = new int[n + 1];
        for (int i = 0; i < n + 1; i++) {
            while (head != tail && preSum[queue[tail - 1]] >= preSum[i]) 
                tail--;
            queue[tail++] = i;
            while (head != tail && preSum[i] - preSum[queue[head]] >= k) 
                result = Math.min(i - queue[head++], result);
        }
        return result == Integer.MAX_VALUE ? -1 : result;
    }
}

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