algorithm-base/animation-simulation/数组篇/长度最小的子数组.md
2021-03-21 12:10:31 +08:00

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#### [209. 长度最小的子数组](https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/)
我们下面再看一种新类型的双指针,也就是我们大家熟知的滑动窗口。这也是我们做题时经常用到的,下面我们来看一下题目吧!
#### 题目描述
> 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,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,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子数组。
#### 题目解析
滑动窗口:**就是通过不断调节子数组的起始位置和终止位置,进而得到我们想要的结果**,滑动窗口也是双指针的一种。
下面我们来看一下这道题目的做题思路,其实原理也很简单,我们创建两个指针,一个指针负责在前面探路,并不断累加遍历过的元素的值,当和大于等于我们的目标值时,后指针开始进行移动,判断去除当前值时,是否仍能满足我们的要求,直到不满足时后指针 停止,前面指针继续移动,直到遍历结束。是不是很简单呀。前指针和后指针之间的元素个数就是我们的滑动窗口的窗口大小。见下图
![image-20201114145146788](C:\Users\ybj\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201114145146788.png)
好啦,该题的解题思路我们已经了解啦,下面我们看一下,代码的运行过程吧。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/2021032111513777.gif)
#### 题目代码
```java
class Solution {
public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
int len = nums.length;
int windowlen = Integer.MAX_VALUE;
int i = 0;
int sum = 0;
for (int j = 0; j < len; ++j) {
sum += nums[j];
while (sum >= s) {
windowlen = Math.min (windowlen, j - i + 1);
sum -= nums[i];
i++;
}
}
return windowlen == Integer.MAX_VALUE ? 0 : windowlen;
}
}
```