引入：滑动窗口

首先，这是滑动窗口的第一道题，所以简短的说一下滑动窗口的思路：

当我们题目要求找一个满足要求的区间的时候，且这个区间的left和right指针，都只需要同向移动的时候，就可以使用滑动窗口，这个区间可以变长，变短，但是双指针一定是同向移动即可！

所以滑动窗口的题目一般分别以下3步：

窗口定义：用 left 和 right 指针表示当前窗口的左右边界。
移动规则：
- 进窗口（right++）：当满足条件时，扩大窗口以包含新元素。
- 出窗口（left++）：当不满足条件时，收缩窗口以排除左侧元素。
- 由1,2可知，left和right都是同向移动(一般是向右)
统计结果：在移动过程中，根据题目要求记录最优解（如最长/最短子数组）。

注：有时候是出窗口后再判断更新，有时候是进窗口就可以更新，视题目而定！

一：题目

解释：找一个最短的连续子数组的和 >=taget

二：算法

①：暴力

暴力解法的时间复杂度：N^3

a：枚举所有可能的子数组：一个长度为 n 的数组有 O(n^2) 个子数组（起点有 n 种选择，终点有 n 种选择，但实际是 n(n+1)/2，即 O(n^2)）。
b：计算每个子数组的和：对于每个子数组，需要遍历其所有元素求和。最坏情况下（子数组长度为 n），求和的时间复杂度是 O(n)。
c：所以：总时间复杂度为 O(n) × O(n) × O(n) = O(n^3)。

暴力能优化的点：

讲暴力就是因为要对其进行优化，而优化过后就会发现其能用滑动窗口的思想来解决！

数组：[2,3,1,2,4,3]

当left 为2 right为2的时候此时子数组和为8，如果按照暴力，此时我们的left会往走一个，然后right再回到left的位置向后继续遍历

优化1：但是其实我们right不用再动，只用left++即可，此时若是仍满足要求，则更新长度即可，反之不满足，则right++即可！

优化2：当left为更新为3的时候此时我们right是指向2的此时right可以不先回退！先更新得知和为6，若此时的和仍大于等于t(7) 则更新区间长度，然后left直接再++ !; 反之小于t则right++

所以，综上所述，次此题是一个双指针同向移动的题目，所以用滑动窗口来解决！

②：滑动窗口

采取和滑动窗口之后，我们的双指针最多只用遍历数组一遍，所以时间复杂度为O(N)

三：代码

class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int left = 0,right=0,len = INT_MAX,sum=0;for(;right<nums.size();right++){sum+=nums[right];//窗口总值++while(sum>=target)//窗口符合要求{len=min(len,(right-left+1));//取区间最小值去更新lensum-=nums[left];//出窗口 减去left的值 left++;//left++}}return (len==INT_MAX?0:len);//为INT_MAX代表此题无解，则返回0}
};

易错点：

①：当窗口满足要求的时候，一定是while循环，然后出一次窗口，判断一次是否窗口还符合要求，符合则继续出窗口，直到窗口不符合要求

②：更新结果，不是窗口满足要求就更新到len，而是把当前次满足要求的结果和之前的len取较小值去更新

③：len一开始直接给个最大值，因为我们求得是区间的最小值。滑动窗口的题目，让你求最小你就给INT_MAX，让你求最大值，你初识为0，准没错！