最小奇数个数不少于N

这个题目需要找到一个长度最小的子集合，使该子集合中奇数的个数不少于N。我们可以采用贪心算法来解决这个问题。

贪心策略

我们首先统计出数组中所有奇数的个数，设为count_odd。然后我们需要维护一个奇数数组sub_odd，它表示当前找到的具有“最小奇数个数不少于N”的子集合。

我们通过遍历数组元素，将每个奇数加入sub_odd中，直到sub_odd中奇数的个数不小于N。此时我们可以停止遍历，因为这个子集合已经满足了条件。

如果遍历完整个数组后，sub_odd中仍然没有N个及以上的奇数，那么我们从数组中选出count_odd-N个偶数加入sub_odd中。因为在奇数的基础上再加入偶数，肯定能保证“最小奇数个数不少于N”的条件成立，并且如果我们选择的偶数较小，那么这个子集合的长度肯定更小。

最后返回sub_odd即可。

代码实现

以下是Python实现的代码片段：

def get_min_odd_list(nums, N):
    count_odd = sum(1 for x in nums if x % 2 != 0)
    sub_odd = []
    for x in nums:
        if x % 2 != 0:
            sub_odd.append(x)
            if len(sub_odd) == N:
                return sub_odd
    while len(sub_odd) < N:
        sub_odd.append(min(x for x in nums if x % 2 == 0))
    return sub_odd

性能分析

这个算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为数组长度。这是因为我们需要遍历一遍数组并统计奇数个数，然后利用选择排序的思想选取最小的N个数。因此我们需要O(n)的时间统计奇数个数，另外再花O(NlogN)的时间选取最小的N个数。

由于在算法中使用了O(N)的额外空间存储sub_odd数组，因此空间复杂度也为O(N)。

结论

在所有解法中，贪心算法是最优解，因为它的时间复杂度和空间复杂度最小，而且代码实现相对来说比较简单。