09. 长度最小的子数组
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题目描述：
题目示例：
暴力求解
思路很直接：枚举数组中的任意一个元素作为起始位置，然后向后寻找一段最短的区间，使得这段区间的和大于等于目标值 target。遍历完所有可能的起始位置后，取其中的最小值即可。
不过这种双重循环的做法在数据量大时很容易超时，我们来看看更优的方案。
滑动窗口优化
既然问题关注的是【一段连续的区间】，滑动窗口是天然的选择。
核心思路：
维护一个窗口 [left, right]，让窗口内的元素和小于 target。当窗口内元素之和第一次大于等于目标值时，记录当前长度，并尝试收缩左边界以寻找更短的有效区间。
具体做法：
- 扩张右边界：将右端元素纳入窗口，累加当前和。
- 收缩左边界：如果当前和
sum >= target，说明找到了一个满足条件的区间。此时更新结果长度，并将左端元素移出窗口（同时sum减去该值），继续判断是否仍满足条件。因为左边的元素可能很小，移出一个后剩下的部分依然可能满足要求。 - 继续扩张：如果不满足条件，则移动右指针，引入下一个元素。
为什么滑动窗口能提升效率？ 很多初学者会疑惑：为什么指针不回退？
假设我们找到了从 left1 开始的最优区间，终点是 right1。既然已经确定了 left1 开头的最佳解，就没必要再保留它了。如果像暴力法那样重置指针重新计算，会浪费大量已知的信息。而滑动窗口的妙处在于，当我们把 left1 移出窗口时，right1 不需要回退，因为它已经是满足条件的最远点。新的起点 left2 对应的终点只会比 right1 更远或持平，不会更近。这样左右指针都只向右移动，总复杂度降为 O(N)。
C++ 代码实现：
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<>& nums) {
n = nums.(), sum = , len = INT_MAX;
( left = , right = ; right < n; right++) {
sum += nums[right];
(sum >= target) {
len = (len, right - left + );
sum -= nums[left++];
}
}
len == INT_MAX ? : len;
}
};
