💡LeetCode 1658 | 将 x 减到 0 的最小操作数（C语言滑动窗口解法）
📅 作者：凡间的八戒
🧠 标签：
LeetCodeC语言算法双指针滑动窗口数组
🚀 一、题目描述
给你一个整数数组 nums 和一个整数 x。每一次操作，你可以从数组的 最左侧 或 最右侧 移除一个元素，并将该元素的值从 x 中减去。
请返回将 x 恰好减到 0 所需的最小操作数 ；如果无法做到，返回 -1。
🔹 示例 1：
输入：
nums = [1,1,4,2,3], x = 5输出：
2解释：
最佳方案是移除右侧的 [2,3]，共两次操作，使得 x 从 5 变为 0。
🔹 示例 2：
输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4
输出：-1🔹 示例 3：
输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10
输出：5解释：最佳方案是移除前 3 个元素和后 2 个元素，总共 5 次操作。
🔹 数据范围：
1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^4
1 <= x <= 10^9💭 二、思路分析
题目看似是"左右两边取数"的操作题，但其实可以转化为一个更容易处理的 子数组问题：
✅ 转化思路：
把「从两端取」转化为「保留中间一段」。
假设数组 nums 的总和为 sum，要从两端移除若干元素使得剩余的数和为 sum - x。
因此，问题就变成了：
在数组中找到一个 和为
sum - x的最长子数组 ，那么需要移除的元素数就是n - len(该子数组)。
✨ 举个例子：
nums = [1,1,4,2,3], x = 5
sum = 11
sum - x = 6我们要找到一个子数组和为 6，比如 [1,4,1]，长度为 3，那么最少操作数是：
n - len = 5 - 3 = 2⚙️ 三、算法实现（C语言）
使用 滑动窗口 + 双指针 实现，时间复杂度 O(n)。
c
#define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
int minOperations(int* nums, int numsSize, int x) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < numsSize; i++)
sum += nums[i];
if (sum < x) return -1; // 无法凑到x
if (sum == x) return numsSize; // 必须全部移除
int target = sum - x;
int left = 0, right = 0;
int cur = 0, maxLen = -1;
while (right < numsSize) {
cur += nums[right++];
while (cur > target) {
cur -= nums[left++];
}
if (cur == target) {
maxLen = (maxLen > (right - left)) ? maxLen : (right - left);
}
}
return maxLen == -1 ? -1 : numsSize - maxLen;
}🧪 四、测试结果
| 测试用例 | 输入 | 输出 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Case 1 | [1,1,4,2,3], x=5 |
2 | 移除 [2,3] |
| Case 2 | [5,6,7,8,9], x=4 |
-1 | 无法满足 |
| Case 3 | [3,2,20,1,1,3], x=10 |
5 | 移除前3后2 |
💚 所有样例均通过，运行时间 0ms。
🔍 五、复杂度分析
- 时间复杂度： O(n)，每个元素最多被左右指针访问一次
- 空间复杂度： O(1)，仅使用常数级辅助变量
🧩 六、思考与总结
这道题是典型的「从两端取数 → 滑动窗口转化 」的思路题。
在面对这类题目时：
-
思维转化很关键 ：
不直接操作两端，而是考虑中间子数组的保留。
-
滑动窗口的灵活性 ：
利用双指针动态维护窗口区间，轻松求解最长连续子数组。
-
代码实现清晰简洁 ：
注意边界情况（
sum < x、sum == x）的提前返回。
🧠 七、延伸思考
这种思路还可以推广到：
- 最长连续子数组求和问题
- 前缀和 + 双指针优化
- 滑动窗口在数组中的通用应用
✍️ 总结一句话：
这道题的关键不是数学计算，而是"思维转化 + 窗口技巧"。
👉 掌握滑动窗口思想，很多看似复杂的双端题都能迎刃而解！