1.长度最小的子数组
题目链接：209. 长度最小的子数组 - 力扣（LeetCode）
解法⼀：暴力求解（会超时）
算法思路：
「从前往后」枚举数组中的任意⼀个元素，把它当成起始位置。然后从这个「起始位置」开始，然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。
将所有元素作为起始位置所得的结果中，找到「最⼩值」即可。
算法代码：
// 枚举所有可能的起始位置
for (int start = 0; start < n; ++start) {
int sum = 0;
// 从 start 开始扩展子数组，直到和满足条件
for (int end = start; end < n; ++end) {
sum += nums[end];
if (sum >= target) {
// 以 start 开头的最短子数组已经找到
result = min(result, end - start + 1);
break;
}
}
}
// 若没有符合条件的子数组，返回 0
return result == INT_MAX ? 0 : result;
}解法二（滑动窗口及同向双指针）：
算法思路：
本题求解的对象是一段连续的区间，因此可以借助滑动窗口的思想来处理。我们让滑动窗口始终满足：从位置 i 开始，窗口内所有元素之和小于 target。这样一来，当窗口内元素之和第一次大于等于目标值时，就得到了以 i 为起点、满足条件的最短子数组长度。
具体做法：不断将右端元素划入窗口，并统计当前窗口内元素的总和：
▪ 如果窗口内元素之和大于等于 target：更新结果，同时将左端元素划出窗口，并继续判断是否仍满足条件、继续更新结果（因为左端元素可能很小，划出之后窗口内元素之和依然满足条件）。
▪ 如果窗口内元素之和仍不满足条件：执行 right++，让下一个元素进入窗口。
C++算法代码：
时间复杂度：虽然代码是两层循环，但 left 指针和 right 指针都是不回退的，两者最多都往后移动 n 次，因此时间复杂度是 O(N)。
2.将x减到0的最小操作数(medium)
题目链接：1658. 将 x 减到 0 的最小操作数 - 力扣（LeetCode）
题目分析：
我们发现如果直接按要求来解题是很困难的，情况十分复杂。因此正难则反，我们可以换一种思考方式，若从两边下手难我们可以从中间下手，我们可以转化成求数组内⼀段连续的、和为 sum(nums) - x 的最⻓数组。此时，就是熟悉的「滑动窗⼝」问题了。
算法流程：
a.令 target = sum(nums) - x。若 target < 0，则问题无解；
b. 初始化左右指针 l = 0, r = 0（滑动窗口区间为 [l, r)，必须明确左闭右开，确保与代码一致）；用变量 sum 记录当前窗口内数组元素之和，初值为 0；用 maxLen 记录当前满足条件的数组最大区间长度，初值为 -1；
c. 当 r 小于等于数组长度时，持续循环：
i. 若 sum < target，右移右指针，直到变量和大于等于 target，或右指针已到达末尾；
ii. 若 sum > target，右移左指针，直到变量和小于等于 target，或左指针已到达末尾；
iii. 如果经过上述两步调整后 sum == target，则更新满足条件的最大区间长度，并让下一个元素进入窗口；
d. 循环结束后，若 maxLen 具有有效值，则返回对应计算结果；否则返回 -1。
C++算法代码：
注意left越界问题