Leetcode209. 长度最小的子数组

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滑动窗口解法

代码随想录 209.长度最小的子数组

滑动窗口是一种基于双指针的算法，它可以用于解决一些数组/字符串的子元素问题，例如：找到最长的子数组、最小的子串等等。

滑动窗口算法的思路就是维护两个指针，一个左指针和一个右指针，它们之间的区间就是滑动窗口。我们需要根据题目要求不断调整这两个指针的位置，来达到求解问题的目的。

在本题中，我们需要找到数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的连续子数组，那么我们就可以使用滑动窗口算法来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 初始化左指针 i 和右指针 j，它们初始值都为 0。
2. 初始化滑动窗口的数值之和 sum，初始值为 0。
3. 当 sum < target 时，右指针向右移动一位，将 nums[j] 加入到 sum 中。
4. 当 sum >= target 时，记录当前子数组的长度 (j - i + 1)，并更新最小值。
5. 然后移动左指针 i，将 nums[i] 从 sum 中减去，继续判断 sum 是否大于等于 target。
6. 重复步骤 3-5，直到 j 超过数组范围。

这个算法的核心就是维护一个滑动窗口，不断调整左右指针的位置，来达到求解问题的目的。我们可以把这个过程想象成在一个数组上滑动一个大小可变的窗口，每次根据窗口内的值来判断左右指针的移动方式。

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) 
    {
        int result=INT32_MAX;
        int sum=0;
        int i=0;
        int subLength=0;  //滑动窗口的长度

        for(int j=0;j<nums.size();j++)
        {
            sum+=nums[j];
            while(sum>=target)
            {
                subLength=(j-i+1);  //取子序列的长度
                result=result<subLength?result:subLength;
                sum-=nums[i++];
            }
        }
        // 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;

    }
};