本文主要是介绍LeetCode - LCR 008.长度最小的子数组，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一. 题目链接
LeetCode - 209. 长度最小的子数组
二. 思路分析
由于此问题分析的对象是「⼀段连续的区间」，因此可以考虑「滑动窗口」的思想来解决这道题。 让滑动窗口满足：从 i 位置开始，窗口内所有元素的和小于target （那么当窗口内元素之和 第⼀次大于等于目标值的时候，就是i 位置开始，满足条件的最小长度）。
做法：将右端元素划入窗口中，统计出此时窗口内元素的和：
如果窗口内元素之和大于等于target ：更新结果，并且将左端元素划出去，继续判断是否满足条件并更新结果（因为左端元素可能很小，划出去之后依旧满足条件）
如果窗口内元素之和不满足条件： right++ ，另下⼀个元素进入窗口。
为何滑动窗口可以解决问题，并且时间复杂度更低？
这个窗口寻找的是：以当前窗口最左侧元素（记为 left1 ）为基准，符合条件的情况。也 就是在这道题中，从left1 开始，满租区间和sum >= target 时的最右侧（记为 right1 ）能到哪里。
我们既然已经找到从left1 开始的最优的区间，那么就可以⼤胆舍去left1 。但是如 果继续像⽅法⼀⼀样，重新开始统计第⼆个元素（ left2 ）往后的和，势必会有⼤量重复 的计算（因为我们在求第⼀段区间的时候，已经算出很多元素的和了，这些和是可以在计算 下次区间和的时候⽤上的）。
此时， rigth1 的作用就体现出来了，我们只需将left1 这个值从sum 中剔除。从 right1 这个元素开始，往后找满足left2 元素的区间（此时right1 也有可能是满 ⾜的，因为left1 可能很⼩。 sum 剔除掉left1 之后，依旧满足大于等于 target ）。这样我们就能省掉大量重复的计算。
三. 动画分析
四. 代码解释
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int left = 0;int right = 0;int len = INT_MAX;int res = 0;while (right < nums.size()){res += num[right++];while (res > target){len = min(len,right - left +1);sum -= num[left--];}return len = INT_MAX ？0 : len;}}
};这篇关于LeetCode - LCR 008.长度最小的子数组的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
