🍎道阻且长，行则将至。🍓

🌻算法，不如说它是一种思考方式🍀

算法专栏： 👉🏻123

一、🌱209. 长度最小的子数组

• 题目描述：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。

• 来源：力扣（LeetCode）
• 难度：中等
• 提示：

1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105

• 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。

🌴解题

1.暴力查找

直接使用两层for循环，最终找到最短子数组。所以时间复杂度是O(n^2^)。

2.双指针滑动法

我们有可能只遍历一遍数组就可以得到最短子数组：
step1：当我们遍历数组找到第一个复合条件的子数组时（例如从0到5的子数组），长度length赋值；
step2：我们就可以把当前子数组的第一个删去（例如从1到5的），子数组长度length -1；
==◇==判断当前子数组会不会满足target，满足则继续step2，直到不满足条件时（4到5的），找数组下一个（4到6的）。所以以上过程就是使用两个指针来完成。

• code:

class Solution {
    publicint minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int k=0;//从这个开始
        int i=0;//到这个
        int sum=0;//k到i的和
        int ans=0;//没找到
        sum+=nums[i];
        for(;k<nums.length;k++) {
            while (sum < target&&i< nums.length) {
                i++;
                if(i==nums.length)
                    break;
                sum+=nums[i];
            }

            if(sum>=target) {//找到了
                if (ans == 0) {
                    ans = i - k + 1;
                } else
                    ans = ans > i - k + 1 ? i - k + 1 : ans;//是否更短子数组
                sum -= nums[k];//从k下一个
            }
        }
        return ans;
    }
}

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