剑指Offer_#57-II_和为 s 的连续正数序列

剑指Offer_#57-II_和为 s 的连续正数序列

Contents

• • 题目
  • 解答
    • 方法1: 滑动窗口
      • 复杂度分析
  • 代码优化

题目

解答

方法1: 滑动窗口

class Solution {
    List<int[]> list= new ArrayList<>();
    public int[][] findContinuousSequence(int target) {
        int small = 1;
        int big = 2;
        //(target + 1) / 2是target的一半(偶数)或target一半的上取整(奇数)
        //small应该小于mid,否则连续的两个数必定超过target
        int mid = (target + 1) / 2;
        int curSum = small + big;
        //small不能超过mid
        while(small < mid){
            if(curSum == target) printToRes(small, big);
            //如果当前的和大于target,从small开始，排除多个数字，直到curSum <= target
            while(curSum > target && small < mid){
                curSum -= small;
                small++;
                if(curSum == target) printToRes(small, big);
            }
            //经过上面的循环，curSum <= target，所以需要增加big
            big++;
            curSum += big;
        }
        //res是一个不规则数组，只需要指定第一维的长度，第二维的长度是不固定的，无需指定
        int[][] res = new int[list.size()][];
        for(int i = 0;i <= res.length - 1;i++){
            res[i] = list.get(i);
        }
        return res;
    }
    //将数组[small...big]添加到list中
    private void printToRes(int small, int big){
        int len = big - small + 1;
        int[] res = new int[len];
        for(int i = 0; i <= len - 1;i++){
            res[i] = small++;
        }
        list.add(res);
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：O(target)
空间复杂度：O(1)

代码优化

class Solution {
    public int[][] findContinuousSequence(int target) {
        int i = 1, j = 1;
        int sum = 0;
        List<int[]> res = new ArrayList<>();
        while(i <= target / 2){
            if(sum < target){
                sum += j;
                j++;
            }else if(sum > target){
                sum -= i;
                i++;
            }else{
                int[] arr = new int[j - i];
                for(int k = i; k < j; k++) arr[k - i] = k;
                res.add(arr);
                sum -= i;
                i++;
            }
        }
        return res.toArray(new int[res.size()][]);
    }
}