引入：滑動窗口

首先，這是滑動窗口的第一道題，所以簡短的說一下滑動窗口的思路：

當我們題目要求找一個滿足要求的區間的時候，且這個區間的left和right指針，都只需要同向移動的時候，就可以使用滑動窗口，這個區間可以變長，變短，但是雙指針一定是同向移動即可！

所以滑動窗口的題目一般分別以下3步：

1. 窗口定義：用?left?和?right?指針表示當前窗口的左右邊界。

2. 移動規則：

   • 進窗口（right++）：當滿足條件時，擴大窗口以包含新元素。

   • 出窗口（left++）：當不滿足條件時，收縮窗口以排除左側元素。

   • 由1,2可知，left和right都是同向移動(一般是向右)

3. 統計結果：在移動過程中，根據題目要求記錄最優解（如最長/最短子數組）。

注：有時候是出窗口后再判斷更新，有時候是進窗口就可以更新，視題目而定！

一：題目

解釋：找一個最短的連續子數組的和 >=taget

二：算法

①：暴力

暴力解法的時間復雜度：N^3?

a：枚舉所有可能的子數組：一個長度為 n 的數組有 O(n^2) 個子數組（起點有 n 種選擇，終點有 n 種選擇，但實際是 n(n+1)/2，即 O(n^2)）。
b：計算每個子數組的和：對于每個子數組，需要遍歷其所有元素求和。最壞情況下（子數組長度為 n），求和的時間復雜度是 O(n)。
c：所以：總時間復雜度為 O(n) × O(n) × O(n) = O(n^3)。

暴力能優化的點：

講暴力就是因為要對其進行優化，而優化過后就會發現其能用滑動窗口的思想來解決！

數組：[2,3,1,2,4,3]

當left 為2 right為2的時候 此時子數組和為8，如果按照暴力，此時我們的left會往走一個，然后right再回到left的位置向后繼續遍歷

優化1：但是其實我們right不用再動，只用left++即可，此時若是仍滿足要求，則更新長度即可，反之不滿足，則right++即可！

優化2：當left為更新為3的時候 此時我們right是指向2的 此時right可以不先回退！ 先更新得知和為6，若此時的和仍大于等于t(7) 則更新區間長度，然后left直接再++ !; 反之小于t則right++

所以，綜上所述，次此題是一個雙指針同向移動的題目，所以用滑動窗口來解決！

②：滑動窗口

采取和滑動窗口之后，我們的雙指針最多只用遍歷數組一遍，所以時間復雜度為O(N)

三：代碼

class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int left = 0,right=0,len = INT_MAX,sum=0;for(;right<nums.size();right++){sum+=nums[right];//窗口總值++while(sum>=target)//窗口符合要求{len=min(len,(right-left+1));//取區間最小值去更新lensum-=nums[left];//出窗口 減去left的值 left++;//left++}}return (len==INT_MAX?0:len);//為INT_MAX代表此題無解，則返回0}
};

易錯點：

①：當窗口滿足要求的時候，一定是while循環，然后出一次窗口，判斷一次是否窗口還符合要求，符合則繼續出窗口，直到窗口不符合要求

②：更新結果，不是窗口滿足要求就更新到len，而是把當前次滿足要求的結果和之前的len取較小值去更新

③：len一開始直接給個最大值，因為我們求得是區間的最小值。滑動窗口的題目，讓你求最小你就給INT_MAX，讓你求最大值，你初識為0，準沒錯！