209. 长度最小的子数组

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class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
    // sort(nums.begin(),nums.end())    不能先排序再进行操作，题目要求的是连续子数组
    //使用快慢指针
    int left =0;
    int n = nums.size();
    int sum =0;
    int len =INT32_MAX;//初始化长度为int类型的最大整数
    for(int right = 0;right<n;right++){
        sum +=nums[right];
        while(sum>=target){
            sum-=nums[left];
            len = min(len,right-left+1);
            left++;
        }
    }
    return len == INT32_MAX?0:len;
    }
};

是的，除了暴力法（O(n^2)）外，还有一种 更高效的方法 ，即使用 滑动窗口（双指针法） ，时间复杂度可以优化到 O(n)。

滑动窗口法（双指针法）：

滑动窗口法的核心思想是维护一个动态窗口，窗口内的元素的和不断扩展和缩小，直到找到满足条件的子数组。具体来说，我们使用两个指针，分别表示窗口的左右边界，通过扩展右边界来增加窗口的元素，并根据当前窗口和的大小决定是否需要收缩左边界。

具体步骤：

使用两个指针 left 和 right 表示窗口的左右边界。初始时，left = 0，right = 0。
不断增加右指针，将 nums[right] 加到当前窗口的和中。
每当当前窗口的和大于或等于 s 时，尝试缩小窗口（通过移动左指针），并更新最短子数组长度。
继续扩展右指针，直到遍历完整个数组。

优点：

时间复杂度：O(n) ：每个元素最多被左右指针访问一次，因此总时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度：O(1)：只用了常数级别的额外空间。

代码实现：

复制代码

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int result = INT32_MAX; // 最小子数组长度
        int sum = 0;            // 当前窗口的和
        int left = 0;           // 左指针

        for (int right = 0; right < n; ++right) {
            sum += nums[right];  // 增加右指针的元素到窗口和中

            // 当窗口和 >= s 时，尝试收缩窗口，更新最小长度
            while (sum >= s) {
                result = min(result, right - left + 1);  // 更新最小子数组长度
                sum -= nums[left];  // 缩小窗口，减少左边的元素
                left++;  // 左指针右移
            }
        }

        // 如果 result 没有更新，说明没有找到符合条件的子数组，返回 0
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }
};

代码解析：

初始化：
- result 用来存储满足条件的最短子数组长度，初始为 INT32_MAX。
- sum 用来存储当前滑动窗口的和，初始为 0。
- left 是左指针，表示窗口的左边界，初始为 0。
右指针遍历数组：
- 外层循环的 right 指针遍历数组的每个元素，通过 sum += nums[right] 扩展当前窗口的和。
判断和是否满足条件：
- 每当 sum >= s 时，说明当前窗口的和已经满足题目的要求，可以尝试收缩窗口，更新最短子数组长度 result。
- 在 while (sum >= s) 循环中，左指针 left 右移，减去 nums[left]，即收缩窗口，直到 sum 小于 s 为止。每次都更新 result 为当前窗口的长度 right - left + 1 和之前的最小值。
返回结果：
- 如果 result 仍然是初始的 INT32_MAX，说明没有找到符合条件的子数组，返回 0。
- 否则，返回最短的符合条件的子数组的长度。

示例：

假设 nums = [2, 3, 1, 2, 4, 3] 和 s = 7，下面是滑动窗口的执行过程：

初始化：
- left = 0, sum = 0, result = INT32_MAX
右指针遍历：
- right = 0：sum += 2，sum = 2（不满足条件）
- right = 1：sum += 3，sum = 5（不满足条件）
- right = 2：sum += 1，sum = 6（不满足条件）
- right = 3：sum += 2，sum = 8（满足条件）
  - 进入 while (sum >= 7)：
    - result = min(INT32_MAX, 3 - 0 + 1) = 4
    - sum -= 2，left++，sum = 6（不满足条件，退出 while）
- right = 4：sum += 4，sum = 10（满足条件）
  - 进入 while (sum >= 7)：
    - result = min(4, 4 - 1 + 1) = 3
    - sum -= 3，left++，sum = 7（满足条件）
    - result = min(3, 5 - 2 + 1) = 2
    - sum -= 1，left++，sum = 6（不满足条件，退出 while）
- right = 5：sum += 3，sum = 9（满足条件）
  - 进入 while (sum >= 7)：
    - result = min(2, 5 - 3 + 1) = 2
    - sum -= 2，left++，sum = 7（满足条件）
    - result = min(2, 6 - 4 + 1) = 2
    - sum -= 4，left++，sum = 3（不满足条件，退出 while）
返回结果 ：result = 2，返回 2。

时间复杂度：

时间复杂度：O(n) ：每个元素最多被左右指针访问一次，因此总时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。

空间复杂度：

空间复杂度：O(1)：只使用了常数级别的额外空间。

总结：

滑动窗口法（双指针法）比暴力法更高效，时间复杂度由 O(n^2) 降低到 O(n)，适用于此类连续子数组和问题，特别是在处理较大数组时能够显著提高性能。
这行代码的作用是判断是否找到了符合条件的子数组，如果没有找到符合条件的子数组，就返回 0。具体来说：
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```
return result == INT32_MAX ? 0 : result;
```
解释：
result == INT32_MAX ：

这里的 result 最开始被初始化为 INT32_MAX，即 int 类型的最大值（通常为 2147483647）。INT32_MAX 是一个非常大的值，通常用作一个"哨兵值"来标记某个变量是否已经被更新过。在整个过程中，result 会被更新为最小符合条件的子数组长度。如果没有找到符合条件的子数组，result 仍然保持为这个初始值。
? 0 : result：
- 如果 result 没有被更新过，还是等于 INT32_MAX，说明没有找到符合条件的子数组，这时就返回 0。
- 如果 result 已经被更新过，说明找到了一个符合条件的子数组，那么就返回 result，即最短符合条件的子数组长度。
这行代码的目的是在没有找到符合条件的子数组时返回 0，否则返回最短的符合条件的子数组的长度。