算法刷题营【Day2】:: 双指针算法应用：滑动窗口 ：209. 长度最小的子数组

本内容是笔者结合《代码随想录》总结所得，记录学习过程，分享知识！

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目录：
1. 开篇例题：209. 长度最小的子数组
2. 题解参考

- - 2.1 方法一：暴力法
- - 2.2 方法二：滑动窗口

3. 方法思路点拨：滑动窗口

- - 3.1 直白解释
- - 3.2 本题思路点拨

4. 相关题集

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1. 开篇例题：209. 长度最小的子数组

例题：点击直飞

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2. 题解参考

2.1 方法一：暴力法

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector& nums) {
        // 双循环暴力法
        int sum = 0;
        int res = INT32_MAX;
        int len = 0;
        for(int i = 0;i= target){
                    len = j-i+1;                // 子列长度
                    res = res > len?len:res;
                    break;
                }
            }
        }
        return res == INT32_MAX? 0:res;
    }
};

2.2 方法二：滑动窗口

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector& nums) {
        // 滑动窗口
        int res = INT32_MAX;
        int len = 0;            // 子数列长度
        int i =0;               // 子列起始位
        int sum = 0;
        for(int j = 0; j= target){       // 核心代码
                len = j-i+1;            // 获取合法子数列长度
                res = res > len ? len : res;
                sum -= nums[i++];          
                // 子列起始位长度调整，改写法规避了可能单次移动遇到负数引起的重复操作！
            }
        }
        return res == INT32_MAX?0:res;
    }
};

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3. 方法思路点拨：滑动窗口

3.1 双指针算法应用：滑动窗口

滑动窗口的思路即：使用两个指针维护一个区间【通常是左闭右闭区间】，这区间具有可变性，类似与二分法中的边界重定向，使得区间减小。
但此处的滑动窗口显然高级：可变大、可变小！【窗口大小依据问题情景而定】（如下图）

3.2 本题思路点拨

依据题设，我们需要找到一个区间，该区间内的元素之和满足不小于指定值。同时需要满足：找到的区间是最小的。
此题即可使用滑动窗口去探索最小区间！

4. 相关题集

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