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problems/0209.长度最小的子数组.md

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-> 滑动窗口拯救了你
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-# 题目209.长度最小的子数组
-
-题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/
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-给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。
-
-示例：
-
-输入：s = 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。   
-
-
-# 暴力解法
-
-这道题目暴力解法当然是 两个for循环，然后不断的寻找符合条件的子序列，时间复杂度很明显是O(n^2) 。
-
-代码如下：
-
-```
-class Solution {
-public:
-    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
-        int result = INT32_MAX; // 最终的结果
-        int sum = 0; // 子序列的数值之和
-        int subLength = 0; // 子序列的长度
-        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置子序列起点为i
-            sum = 0;
-            for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为j
-                sum += nums[j];
-                if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
-                    subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
-                    result = result < subLength ? result : subLength;
-                    break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列，所以一旦符合条件就break
-                }
-            }
-        }
-        // 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;
-    }
-};
-```
-时间复杂度：O(n^2)  
-空间复杂度：O(1)
-
-# 滑动窗口
-
-接下来就开始介绍数组操作中另一个重要的方法：**滑动窗口**。
-
-所谓滑动窗口，**就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果**。
-
-这里还是以题目中的示例来举例，s=7， 数组是 2，3，1，2，4，3，来看一下查找的过程：
-
-<img src='../video/209.长度最小的子数组.gif' width=600> </img></div>
-
-最后找到 4，3 是最短距离。
-
-其实从动画中可以发现滑动窗口也可以理解为双指针法的一种！只不过这种解法更像是一个窗口的移动，所以叫做滑动窗口更适合一些。
-
-在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：
-
-* 窗口内是什么？ 
-* 如何移动窗口的起始位置？
-* 如何移动窗口的结束位置？ 
-
-窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组。
-
-窗口的起始位置如何移动：如果当前窗口的值大于s了，窗口就要向前移动了（也就是该缩小了）。
-
-窗口的结束位置如何移动：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，窗口的起始位置设置为数组的起始位置就可以了。
-
-解题的关键在于 窗口的起始位置如何移动，如图所示：
-
-<img src='../pics/leetcode_209.png' width=600> </img></div>
-
-可以发现**滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)的暴力解法降为O(n)。**
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-
-# C++滑动窗口代码
-
-```
-class Solution {
-public:
-    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
-        int result = INT32_MAX;
-        int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
-        int i = 0; // 滑动窗口起始位置
-        int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
-        for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
-            sum += nums[j];
-            // 注意这里使用while，每次更新 i（起始位置），并不断比较子序列是否符合条件
-            while (sum >= s) {
-                subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
-                result = result < subLength ? result : subLength;
-                sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更i（子序列的起始位置）
-            }
-        }
-        // 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;
-    }
-};
-```
-
-时间复杂度：O(n)  
-空间复杂度：O(1)
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-**循序渐进学算法，认准「代码随想录」，Carl手把手带你过关斩将！**
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-<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201216002707465.jpg" width=200 >
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