1.题目

2.算法分析

这种题目，首先想到的是暴力穷举法：

用两层循环取遍该数组的所有子数组，然后找到那个最短的就可以了。

我们的滑动窗口就是对这种暴力穷举法进行优化：

主要是舍弃的思想，舍弃那些一定不可能是最终答案的结果：

如果该数组的某个子数组已经符合题意了，那么包含这个子数组的所有数组都不可能是最短的数组，统统舍掉！

举个例子：

ret[]={5,2,3,4,6};target=7;

子数组{5,2}是符合题意的，那么包含该子数组的数组例如{5,2,3},{5,2,3,4}等等不可能是最短的。

这时我们就需要从5的下一个位置开始考虑。

2.1什么是滑动窗口

那么我们来介绍一下什么是滑动窗口：

滑动窗口其实就是同向的双指针算法，利用题目的单调性来进行优化暴力穷举法。

由于同向的两个指针遍历数组的动作很像窗口两端的滑动，所以称这种算法为滑动窗口。

如何使用滑动窗口呢？

进窗口->判断->出窗口->更新结果。(更新结果的位置不固定)。

时间复杂度：

大概遍历两次数组，所以时间复杂度为O(n)。

3.提交结果与代码实现

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
         int n=nums.size(),len=INT_MAX,sum=0;
         for(int left=-1,right=0;right<n;right++){
            sum+=nums[right];//进窗口
            while(sum>=target){//判断
                len=min(len,right-left);//更新结果
                sum-=nums[++left];//出窗口
            }
         }
         return len==INT_MAX?0:len;
    }
};