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 。
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
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum
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题解
这道题给定了我们一个数字，让求子数组之和大于等于给定值的最小长度，注意这里是大于等于，不是等于。跟之前那道 Maximum Subarray 有些类似。本题用滑动窗口来解决，所谓滑动窗口就是不断调节子数组的起始位置和终止位置，从而得出我们想要的结果。
窗口内的元素：保持窗口内数值之和总大于等于target的长度最小的连续子数组。
移动窗口的起始位置：如果当前窗口的值大于target，则窗口向前移动（也就是窗口该缩小了）；
移动窗口的结束位置：窗口的结束位置就是for循环遍历数组指针。
代码如下：
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
int result = INT_MAX; // 保存结果
int sum = 0; // 滑动窗口的数值之和
int i = 0; // 滑动窗口的起始位置
int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
for(int j=0; j<nums.size(); j++){
sum += nums[j];
while(sum >= target){
subLength = j-i+1;
result = result < subLength ? result : subLength;
// 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更i
sum -= nums[i++];
}
}
// 如果result没有被赋值，则返回0，说明没有符合条件的子数组
return result == INT_MAX ? 0 : result;
}
};
