最短无序连续子数组

**最短无序连续子数组**

在数据处理和算法设计中，找到最短无序连续子数组是一个重要的问题。这个问题的定义是：给定一个整数数组，找出其中最短的无序连续子数组。

**什么是无序连续子数组？**

无序连续子数组是指在原数组中连续出现的子数组，但该子数组中的元素不按照升序或降序排列。换句话说，这个子数组的顺序与原数组不同。

**最短无序连续子数组问题**

给定一个整数数组 `arr`，要求找出其中最短的无序连续子数组。这个问题可以用动态规划和滑动窗口算法来解决。

### 动态规划算法动态规划算法是通过构建一个二维表格来解决这个问题的。每个元素 `dp[i][j]` 表示从索引 `i` 到 `j` 的子数组中，是否存在无序连续子数组。

def shortest_unordered_subarray(arr):
 n = len(arr)
 dp = [[False for _ in range(n)] for _ in range(n)]

 # 初始化第一行和第一列 for i in range(n):
 dp[i][i] = True # 构建二维表格 for length in range(2, n +1):
 for i in range(n - length +1):
 j = i + length -1 if arr[i:j+1] != sorted(arr[i:j+1]):
 dp[i][j] = True # 找出最短无序连续子数组的长度 min_length = n +1 for i in range(n):
 for j in range(i, n):
 if dp[i][j]:
 min_length = min(min_length, j - i +1)

 return min_length if min_length != n +1 else0# 测试用例arr = [1,2,3,4,5]
print(shortest_unordered_subarray(arr)) # 输出:0arr = [1,3,5,7,9]
print(shortest_unordered_subarray(arr)) # 输出:0

def shortest_unordered_subarray(arr):
 n = len(arr)
 min_length = n +1 for i in range(n):
 window = arr[i:]
 if window != sorted(window):
 min_length = min(min_length, len(window))

 return min_length if min_length != n +1 else0# 测试用例arr = [1,2,3,4,5]
print(shortest_unordered_subarray(arr)) # 输出:0arr = [1,3,5,7,9]
print(shortest_unordered_subarray(arr)) # 输出:0