题目
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, …, numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
示例 1：
输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出：2
解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
示例 2：
输入：target = 4, nums = [1,4,4]
输出：1
示例 3：
输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出：0
提示：
1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105
进阶：
如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
解法
同向双指针（滑动窗口）：
1、难点：当找到值时，左指针要不断靠近右指针去判断这中间是否还有满足条件的结果
2、易错点：需要找一一个长度记录值，这个长度的记录值要适用题目
class Solution {
// 使用同向双指针
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int left = 0;
int sum = 0;
int minLength = nums.length+1;
for(int right = 0; right<nums.length; right++){
// 这里是右指针一直加就好了，左指针还用不到
sum += nums[right];
// 当右指针到一定位置的时候，左指针需要不断去靠近右指针，看在这个区间有没有值小
// 条件1：首先左指针必须小于等于右指针
// 条件2：和必须已经大于了目标值，否则左指针向右推进没有意义
while(left <= right && sum >= target){
minLength=Math.min(minLength, right-left+1);
sum -= nums[left];
left++;
}
}
// 判断返回结果有没有改变
return minLength==nums.length+1 ? 0:minLength;
}
二刷
新想法：这应该算是滑动窗口的入门题目了
class Solution {
// 使用同向指针（滑动窗口）
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
// 定义左指针
int left = 0;
// 定义和
int sum = 0;
// 定义长度
int length = nums.length+1;
// 定义右指针
for(int right = 0; right<nums.length; right++){
sum += nums[right];
// 左指针需要扫描到右指针区间内的所有的值
while(left<=right && sum>=target){
length=Math.min(length,right-left+1);
sum -= nums[left];
left++;
}
}
return length == nums.length+1 ? 0:length;
}
}
二、刷
同向双指针，用于解决数组中的子数组和、积。不需要排序，求数组积和问题
class Solution {
// 使用双指针，同向双指针(返回的数组的长度)
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int left = 0;
// 最大长度
int minLength = nums.length + 1;
// 总和
int sum = 0;
for(int right = 0; right < nums.length; right++){
// 计算总和
sum += nums[right];
// 判断值得大小(当大于的时候，那么我们要将区域内的值同时做排查)
// 左边指针去排查范围内是否有符合要求的数组
while(left <= right && sum >= target){
minLength = Math.min(minLength, right - left +1);
// 减去当前左边的那个
sum -= nums[left];
// 左指针右移动
left ++;
}
}
return minLength==nums.length + 1 ? 0:minLength;
}
}
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