一.题目
习题链接：209. 长度最小的子数组 - 力扣（LeetCode）
二.题目讲解
给定全正整数数组nums和正整数target找到连续子数组，满足：子数组和 ≥ target 要求：找出满足条件的最短子数组长度；不存在返回 0。
⚠️关键点：子数组 = 连续元素；数组所有元素都是正数（这是算法优化的核心前提！）
三.算法原理讲解
解法一：暴力枚举
首先我们想到的肯定是遍历所有子数组，然后找到一个一个匹对，找到最小的那个子数组长度。
枚举所有子数组起点 i，再从起点向后不断累加元素（终点 j），一旦区间和 ≥ target，记录区间长度j-i+1，因为往后 j 更大，长度只会更长，内层循环可以直接 break。
缺点：时间复杂度 O(n^2)暴力会超时，只能用来理解题意，不能 AC。
解法二：利用单调性+“同向双指针”来优化
我们不是在讲滑动窗口，怎么用双指针来解题了呢？
这里的双指针不是我们之前提到的双指针，这里我们来分析一下
1.单调性：由于数组中存放的全是正整数，所以每次加一个数都会变大，单调递增的
2.同向双指针：两个指针朝同一个方向运动，下面我们画图来分析
定义两个指针，开始时指向0，然后让右指针不断向后面走，将 [left , right]之间的区间看作一个窗口，right向后面走的时候就相当于数据进窗口，然后不断+=sum，直到sum>target停下来，这时找到一个区间长度，注意：right后面的数就不用进窗口了，因为进去之后的长度都要比现在的长，我们找的是最小的那个区间长度，这里就用到了单调性
然后是让left++，就相当去出窗口，right是重新指向left还是不动呢？
这里我们可以通过运动观察到如果指向图一，走之后还会变到图二这种状态，所以不需要让right指针回到left的位置，这也是滑动窗口的由来，同时这里也是前面讲的同向双指针
这里注意：出窗口前要更新len的长度，然后让sum-=，left++后继续判断sum和target的关系，重复该操作
结束条件：right走向末尾
四.编写代码
这里需要注意几个点：
1.外层循环是让right一直向后面走，直到走到末尾才结束，内层循环是让left++，直到sum>target才结束
2.绿色框：因为更新长度要取最小的，这里如果给0就会一直是0，所以给最大
3.红色框：是判断条件，为什么是等号，因为是循环是先判断，再更新长度，最后才会出窗口，所以当sum=target的时候，还要更新长度，然后后面sum会小于target，但是他不会进入循环，len也就不会变
4.蓝色框：这里是判断len长度是否变化，变化了说明进入了循环，说明sum>=target，返回len；没变化说明没有进入循环，sum<target，没有满足条件的子数组，然后就返回0
class Solution { public: int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) { int left = 0, sum = 0,len = INT_MAX; for(int right = 0; right < nums.size();right++) { sum += nums[right]; // 进窗口 while(sum >= target) { //更新长度 len = min(len,right - left +1); sum -= nums[left]; left++; } } return len == INT_MAX ? 0 : len; } };
函数参数详解与避坑指南)
