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 。
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提示：
1 <= target <= 109
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105
进阶：
如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
解题思路
这道题暴力解法是两个for循环，这样时间复杂度是O（n2），但是我们可以使用滑动窗口的方法，时间复杂度为O（n），滑动窗口方法实质上是双指针的方法，只需left，right两个指针遍历一遍数组即可，大大减少时间复杂度。
实现方法是让right指针不断向右移动，根据left与right指针之间元素的总和sum动态调整left指针的位置（向右移动），再动态调整结果ret的大小，最后即可输出。
解题代码
//采用滑动窗口的方法，时间复杂度可以从O（n2）降到O（n）
//滑动窗口的方法实质上就是双指针的方法，right指针不断向右走，根据指针之间的大小随时调整left指针
int minSubArrayLen(int target, int* nums, int numsSize) {
//left，right即双指针
int left = 0;
int right = 0;
//ret指最后结果
int ret = 100000;
//sum值记录left与right中元素的总和，与target作比较
int sum = 0;
//temp随时记录中间过程中left与right中元素的个数
int temp = 0;
for (; right < numsSize; ++right) {
sum += nums[right];
//用while循环动态移动left指针的位置
while (sum >= target) {
temp = (right - left + 1);
ret = ret < temp ? ret : temp;
sum -= nums[left++];
}
}
return ret == 100000 ? 0 : ret;
}