长度最小的子数组（方1：暴力循环（不推荐） 方2：双指针思路（左右窗口滑动：一个意思））

题目：

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组。
如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。

示例: 

输入: s = 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连续子数组。
进阶:

如果你已经完成了O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试 O(n log n) 时间复杂度的解法。

分析：

1. 方法1：最先想到的肯定是暴力循环，遍历以数组中所有元素为 开头的 子数组，如果找到满足条件的，记录长度，并与当前记录的最小长度进行比较；
   伪代码：

数组中所有元素遍历：
	当前元素与后面每个元素求和（遍历后面每个元素）：
		如果和 满足条件，记录当前子数组的元素个数
实现见下方 代码1（并没有优化代码，可能存在冗余）

2. 方法2：上面这种暴力方法需要对于每个元素的每个组序列求和，时间复杂度为On^2;
   如何优化呢？
   如果我们在求得第一个满足条件的子序列时，不重新计算，而是将左侧第一个元素扔掉，判断当前的 sum，如果满足条件继续将左侧的第一个元素扔掉。。。。。。。。。这样一来，我们每次扔掉一个元素，当前的和即为以扔掉之后元素为起点的尚未满足条件（或刚刚满足条件）的子序列
   而如果扔掉后不满足，则将右侧指针/窗口向右移动即可；
   这种思路类似于双指针和滑动窗。

实现：见下方代码2（其中 变量i即为右指针，left为左指针；）

代码1 ：（ac）

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int m = nums.size();
        int min_count = INT_MAX;
        if(m == 0)
            return 0;
        
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            int sum = nums[i];
            int count = 1;
            if(sum >= s){
                return count;
            }
            
            for(int j = i+1;j < m; j++)
            {
                count++;
                sum+= nums[j];
                if(sum >= s){
                    min_count = min(count,min_count);
                    cout << min_count<<endl;
                    break;
                }
                if(j == m - 1){
                    cout << "i = " << i << "j = " << j  << endl;
                    if(min_count == INT_MAX)
                        return 0;
                    break;
                }        
            }
            
            
        }
        
        return min_count;
    }
};

代码2：（ac）

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int m = nums.size();
        if(!m)
            return 0;
            
        int sum = 0, left = 0, min_count = INT_MAX, count = INT_MAX;
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            sum+= nums[i];	// 每次循环将右侧窗口扩大

            while(sum >= s)	// 如果当前满足条件，记录count并将左侧窗口缩小
            {
                count = i - left + 1;
                min_count = min(min_count, count);

                sum-= nums[left];
                left++;
            }
        }

        return min_count==INT_MAX? 0:min_count;
    }
};