题目描述：

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。

找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的连续子数组 [numsl, numsl+1, ... , numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。

示例 1：

输入：target = 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子数组。

示例 2：

输入：target = 4, nums = [1,4,4]
输出：1

示例 3：

输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出：0

提示：

1 <= target <= 10^9
1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^5

思路与总结：

暴力解法：两层for循环，不断寻找符合条件的子序列，时间复杂度O(n^2)。

滑动窗口：不断调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们想要的结果。

区别：在暴力解法中，一个for循环滑动窗口的起始位置，一个for循环为滑动窗口的终止位置，用两层for循环完成一个不断搜索区间的过程；而滑动窗口用一个for循环来完成这个操作，为了避免陷入暴力解法的怪圈，该for循环的索引一定是表示滑动窗口的终止位置，问题是滑动窗口的起始位置如何移动。

本题中实现滑动窗口，需要确定三点：

        窗口内是什么？ 答：满足其和 >= s 的长度最小的连续子数组

        如何移动窗口的起始位置？ 答：如果当前窗口的值大于s，窗口需向前移动（即该缩小了）

        如何移动窗口的结束位置？ 答：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，即for循环里的索引

而解题的关键在于窗口的起始位置如何移动：

while(sum >= s) {
    subLength = j - i + 1;
    result = result < subLength ? result : subLength;
    sum -= nums[i++]; //滑动窗口的精髓：不断变更i，动态调节滑动窗口的起始位置
}

时间复杂度O(n)，并不是for里放一个while就是O(n^2)，主要看每一个元素被操作的次数，每个元素在滑动窗后进来操作一次，出去操作一次，每个元素都是被操作两次，所以时间复杂度是2*n，即O(n)。

代码示例：暴力解法

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int result = INT32_MAX;
        int sum = 0;
        int subLength = 0;
        for(int i=0;i<nums.size();i++) {
            sum = 0;
            for(int j=i;j<nums.size();j++) {
                sum += nums[j];
                if(sum > s) {
                    subLength = j - i + 1;
                    result = result < subLength ? result : subLength;
                    break; //找符合条件最短的子序列，一旦符合条件就break
                }
            }
        }
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }
};

代码示例：滑动窗口

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int result = INT32_MAX;
        int subLength = 0;
        int sum = 0;
        int i = 0;
        for(int j=0;j<nums.size();j++) {
            sum += nums[j];
            //注意这里使用while，每次更新i（起始位置），并不断比较子序列是否符合条件
            while(sum >= s) {
                subLength = j - i + 1;
                result = result < subLength ? result : subLength;
                sum -= nums[i++]; //滑动窗口精髓：动态调节滑动窗口的起始位置
            }
        }
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }
};