滑动窗口算法实战：Python 求解最小长度子数组

能用滑动窗口解决的题目，通常有个前提：数组元素都是正整数。这样当窗口向右扩张时，总和单调递增；收缩时则单调递减。这种单调性是我们判断何时移动左指针的关键。

以 LeetCode 209 题'长度最小的子数组'为例，我们需要找到和大于等于 target 的最短连续子数组。

思路其实很直观：维护一个窗口 [left, right]，不断右移 right 扩大范围，一旦窗口内和满足条件，就尝试右移 left 缩小范围，同时记录最小长度。

下面直接看 Python 实现。注意变量初始化和边界情况，比如最后没有满足条件的子数组要返回 0。

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        # 初始化答案为比最大可能长度还大，方便后续取最小值
        ans = n + 1
        s = left = 0
        for right, x in enumerate(nums):
            # 扩展右边界，累加当前元素
            s += x
            # 当窗口和满足条件时，尝试收缩左边界
            while s >= target:
                ans = min(ans, right - left + 1)
                s -= nums[left]
                left += 1
        # 如果 ans 没变过，说明没有找到符合条件的子数组
        return ans if ans != n + 1 else 0

时间复杂度是 O(n)，因为每个元素最多被加入和移除一次。空间复杂度 O(1)。实际写的时候要注意列表索引不要越界，虽然这里逻辑保证了不会越界。