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算法分享之Leetcode系列--和为s的连续正数序列(滑动窗口)
前端
2023-10-12 21:37:26
引言
欢迎来到LeetCode题解系列!这个系列旨在分享我们在刷LeetCode过程中发现的一些思路有趣或有价值的题目。题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/he-wei-sde-lian-xu-zheng-shu-xu-lie-lcof。
题目分析
本题要求我们找到一个连续的正整数序列,使其和等于给定的目标值s
。例如,当s = 9
时,其中一个可行的序列为[2, 3, 4]
。
这道题最直观的解法是采用暴力穷举的方法,遍历所有可能的连续正整数序列,并检查它们的和是否等于s
。然而,这种方法的效率非常低,时间复杂度为O(n^3)
。
滑动窗口算法
为了提高效率,我们可以使用滑动窗口算法来解决这个问题。滑动窗口算法是一种常用的动态规划算法,用于解决一类具有“重叠子问题”的问题。它的基本思想是:
- 初始化一个窗口,使其包含最左边的几个元素。
- 计算当前窗口的和。
- 如果当前窗口的和等于
s
,则找到一个可行的序列。 - 将窗口向右移动一个元素,并重复步骤2和步骤3,直到窗口到达最右边。
代码实现
下面我们用Java代码演示如何使用滑动窗口算法解决这个问题:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Solution {
public List<List<Integer>> findContinuousSequence(int target) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
if (target < 3) {
return result;
}
int left = 1;
int right = 2;
int sum = 3;
while (left < right) {
if (sum == target) {
List<Integer> sequence = new ArrayList<>();
for (int i = left; i <= right; i++) {
sequence.add(i);
}
result.add(sequence);
sum -= left;
left++;
} else if (sum < target) {
right++;
sum += right;
} else {
sum -= left;
left++;
}
}
return result;
}
}
时间复杂度分析
滑动窗口算法的时间复杂度为O(n)
,其中n
是给定数组的长度。这是因为我们只需要遍历数组一次,而不需要像暴力穷举法那样遍历所有可能的连续正整数序列。
结语
通过本篇题解,我们学习了如何使用滑动窗口算法解决LeetCode上的经典题目——和为s的连续正数序列。希望这篇题解能够帮助大家加深对滑动窗口算法的理解,并将其应用到更多实际问题中。