用于最短无序子数组的Python3程序

在排序算法中，最常见的问题之一就是找出最短的无序子数组，也称为乱序区间。例如，给定一个整数数组nums，要求找出一个连续的子数组，使得这个子数组在排序后不是升序排列，而是有序的。你能写出一个Python程序来解决这个问题吗？

解决方法

我们可以使用两个指针来检查数组nums中的无序子数组。第一个指针从左往右扫描数组nums，第二个指针从右往左扫描数组nums。我们分别称它们为左指针和右指针。左指针用于找出无序子数组的左边界，右指针用于找出无序子数组的右边界。

我们从左往右遍历整个数组nums，并用一个变量maxnum来记录当前已经找到的最大值。对于某个位置i，如果nums[i]小于maxnum，则它是无序子数组的右边界。

同样，我们也从右往左遍历整个数组nums，并用一个变量minnum来记录当前已经找到的最小值。对于某个位置j，如果nums[j]大于minnum，则它是无序子数组的左边界。

最后，我们将这个无序子数组的左右边界相减即可得到无序子数组的长度。

下面是Python3代码实现：

def findUnsortedSubarray(nums: List[int]) -> int:
    n = len(nums)
    if n <= 1:
        return 0
    maxnum, minnum = float('-inf'), float('inf')
    l, r = 0, n - 1
    while l < n and nums[l] <= nums[l + 1]:
        maxnum = max(maxnum, nums[l])
        l += 1
    while r >= 0 and nums[r] >= nums[r - 1]:
        minnum = min(minnum, nums[r])
        r -= 1
    if r < l:
        return 0
    submax, submin = maxnum, minnum
    for i in range(l, r + 1):
        if nums[i] < submin:
            submin = nums[i]
        if nums[i] > submax:
            submax = nums[i]
    while l >= 0 and nums[l] > submin:
        l -= 1
    while r < n and nums[r] < submax:
        r += 1
    return r - l - 1

性能分析

• 时间复杂度：O(n)，其中n是数组nums的长度。我们最多遍历数组nums两次，然后一次遍历整个数组nums的时间复杂度是O(n)。

• 空间复杂度：O(1)，我们只用了常数个变量。

总结

以上是Python3程序解决最短无序子数组问题的具体实现和介绍。