一、长度最小的子数组
209.长度最小的子数组的链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/
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总和大于等于 target 的长度最小的 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 <= 1091 <= nums.length <= 1051 <= 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。
双指针滑动窗口的基础知识如下链接所示，感兴趣的读者可以点击或者复制该链接进行查阅和学习：
https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/139633714
本题使用滑动窗口的算法知识解题，以下是部分c++代码(省略力扣给出的代码块内容)：
int sum=0, i=0;
int l=0;
int result=INT32_MAX;
for(int j=0;j<nums.size();j++){
sum+=nums[j];
while(sum>=target){
l=j-i+1;
result=min(result, l);
sum=sum-nums[i];
i++;
}
}
return result==INT32_MAX ? 0 : result;二、长度最小的子数组的基本思路
- 定义起始位置i，和终止位置j，然后不断调节子序列的起始位置和终止位置，定义一个最大值result去查找通过不断调节找最小的子数组；
- 用for循环查找，先求滑动窗口的数值之和，在和目标值target比较；
- 为什么用while循环？因为要一直循环查找，而且还要判断条件，所以用while循环比较好。取子序列的长度i，然后去找最小的子数组，sum=sum-num[i++]，通过更新i的值，从而去不断变更初始位置i；
- 最后如果result没有被赋值，则返回0，说明没有符合条件的子序列。如果被赋值，则返回result。
三、结言
感谢各位读者的阅读与支持，您的支持是我前进的动力！我希望我的博文能够带给您有用的滑动窗口算法知识和启发。如果您有任何问题或意见，请随时联系我或在评论区评论。希望本题的算法知识对大家有帮助，我会一直持续更新算法知识的博客哦，谢谢各位读者的支持！！！
