变幻莫测的面试难题，挑战你的数组运算极限

2023-01-02 19:16:33

找出数组中所有和为目标值的连续子数组

简介

在编程面试和实际开发中，经常会遇到需要找出数组中满足特定条件的子数组的问题。本文将深入探讨一种有效的方法，即滑动窗口算法，来解决一个经典问题：找出数组中所有连续子数组，它们的和等于一个给定的目标值。我们将深入了解算法的原理、实现步骤，并通过代码示例和常见问题解答来加强对该主题的理解。

滑动窗口算法

滑动窗口算法是一种常见的技术，用于在数组中查找特定模式或子数组。它的工作原理如下：

初始化滑动窗口： 选择一个初始窗口大小，该窗口应覆盖数组中足够多的元素以检测模式。
滑动窗口： 逐个元素地向右移动窗口，每次移动一个单位。
检查模式： 在每个窗口中，检查元素是否满足目标条件。如果满足条件，则将窗口内容保存为一个匹配项。
更新窗口： 移动窗口后，更新窗口中的元素，并将新元素包括在内，同时丢弃窗口左侧最左边的元素。
重复步骤 2-4： 重复上述步骤，直到窗口到达数组末尾。

找出和为目标值的子数组

要找出数组中所有和为目标值的连续子数组，我们可以使用滑动窗口算法：

初始化窗口和变量： 将窗口大小设置为 1，并初始化窗口和变量 left 和 right，它们表示窗口的左右边界。
计算窗口和： 计算窗口中元素的总和，并将结果存储在变量 sum 中。
检查和： 检查 sum 是否等于目标值。如果是，则将窗口元素保存为一个匹配项。
调整窗口： 如果 sum 大于目标值，则通过向右移动 left 边界来缩小窗口。如果 sum 小于目标值，则通过向右移动 right 边界来扩大窗口。
更新窗口和： 在调整窗口后，更新窗口中的元素并重新计算 sum。
重复步骤 2-5： 重复上述步骤，直到窗口到达数组末尾。

代码示例

以下 JavaScript 代码展示了如何使用滑动窗口算法找出数组中所有和为目标值的连续子数组：

const findSubarrays = (nums, target) => {
  const result = [];
  let left = 0;
  let right = 0;
  let sum = 0;

  while (right < nums.length) {
    sum += nums[right];

    while (sum > target) {
      sum -= nums[left];
      left++;
    }

    if (sum === target) {
      result.push(nums.slice(left, right + 1));
    }

    right++;
  }

  return result;
};