--- comments: true difficulty: 困难 edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/solution/0800-0899/0862.Shortest%20Subarray%20with%20Sum%20at%20Least%20K/README.md tags: - 队列 - 数组 - 二分查找 - 前缀和 - 滑动窗口 - 单调队列 - 堆(优先队列) --- # [862. 和至少为 K 的最短子数组](https://leetcode.cn/problems/shortest-subarray-with-sum-at-least-k) [English Version](/solution/0800-0899/0862.Shortest%20Subarray%20with%20Sum%20at%20Least%20K/README_EN.md) ## 题目描述

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。

 

示例 1:

输入:nums = [1], k = 1
输出:1

示例 2:

输入:nums = [1,2], k = 4
输出:-1

示例 3:

输入:nums = [2,-1,2], k = 3
输出:3

 

提示:

## 解法 ### 方法一:前缀和 + 单调队列 题目要求找到一个最短的子数组,使得子数组的和大于等于 $k$。不难想到,可以使用前缀和快速计算子数组的和。 我们用一个长度为 $n+1$ 的数组 $s[i]$ 表示数组 $nums$ 前 $i$ 个元素的和。另外,我们需要维护一个严格单调递增的队列 $q$,队列中存储的是前缀和数组 $s[i]$ 的下标。注意,这里的单调递增是指下标对应的前缀和的大小,而不是下标的大小。 为什么存的是下标呢?这是为了方便计算子数组的长度。那为什么队列严格单调递增?我们可以用反证法来说明。 假设队列元素非严格单调递增,也即是说,存在下标 $i$ 和 $j$,满足 $i < j$,且 $s[i] \geq s[j]$。 当遍历到下标 $k$,其中 $i \lt j \lt k \leq n$,此时 $s[k]-s[j] \geq s[k]-s[i]$,且 $nums[j..k-1]$ 的长度小于 $nums[i..k-1]$ 的长度。由于下标 $j$ 的存在,子数组 $nums[i..k-1]$ 一定不是最优解,队列中的下标 $i$ 是不必要的,需要将其移除。因此,队列中的元素一定严格单调递增。 回到这道题目上,我们遍历前缀和数组 $s$,对于遍历到的下标 $i$,如果 $s[i] - s[q.front] \geq k$,说明当前遇到了一个可行解,我们可以更新答案。此时,我们需要将队首元素出队,直到队列为空或者 $s[i] - s[q.front] \lt k$ 为止。 如果此时队列不为空,为了维持队列的严格单调递增,我们还需要判断队尾元素是否需要出队,如果 $s[q.back] \geq s[i]$,则需要循环将队尾元素出队,直到队列为空或者 $s[q.back] \lt s[i]$ 为止。然后,我们将下标 $i$ 入队。 遍历结束,如果我们没有找到可行解,那么返回 $-1$。否则,返回答案。 时间复杂度 $O(n)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 $nums$ 的长度。 #### Python3 ```python class Solution: def shortestSubarray(self, nums: List[int], k: int) -> int: s = list(accumulate(nums, initial=0)) q = deque() ans = inf for i, v in enumerate(s): while q and v - s[q[0]] >= k: ans = min(ans, i - q.popleft()) while q and s[q[-1]] >= v: q.pop() q.append(i) return -1 if ans == inf else ans ``` #### Java ```java class Solution { public int shortestSubarray(int[] nums, int k) { int n = nums.length; long[] s = new long[n + 1]; for (int i = 0; i < n; ++i) { s[i + 1] = s[i] + nums[i]; } Deque q = new ArrayDeque<>(); int ans = n + 1; for (int i = 0; i <= n; ++i) { while (!q.isEmpty() && s[i] - s[q.peek()] >= k) { ans = Math.min(ans, i - q.poll()); } while (!q.isEmpty() && s[q.peekLast()] >= s[i]) { q.pollLast(); } q.offer(i); } return ans > n ? -1 : ans; } } ``` #### C++ ```cpp class Solution { public: int shortestSubarray(vector& nums, int k) { int n = nums.size(); vector s(n + 1); for (int i = 0; i < n; ++i) s[i + 1] = s[i] + nums[i]; deque q; int ans = n + 1; for (int i = 0; i <= n; ++i) { while (!q.empty() && s[i] - s[q.front()] >= k) { ans = min(ans, i - q.front()); q.pop_front(); } while (!q.empty() && s[q.back()] >= s[i]) q.pop_back(); q.push_back(i); } return ans > n ? -1 : ans; } }; ``` #### Go ```go func shortestSubarray(nums []int, k int) int { n := len(nums) s := make([]int, n+1) for i, x := range nums { s[i+1] = s[i] + x } q := []int{} ans := n + 1 for i, v := range s { for len(q) > 0 && v-s[q[0]] >= k { ans = min(ans, i-q[0]) q = q[1:] } for len(q) > 0 && s[q[len(q)-1]] >= v { q = q[:len(q)-1] } q = append(q, i) } if ans > n { return -1 } return ans } ```