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<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201215214102642.png" width=400 >
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<a href="https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master"><img src="https://img.shields.io/badge/Github-leetcode--master-lightgrey" alt=""></a>
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<a href="https://space.bilibili.com/525438321"><img src="https://img.shields.io/badge/B站-代码随想录-orange" alt=""></a>
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<a href="https://www.zhihu.com/people/sun-xiu-yang-64"><img src="https://img.shields.io/badge/知乎-代码随想录-blue" alt=""></a>
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> 滑动窗口拯救了你
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# 题目209.长度最小的子数组
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题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/
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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。
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示例：
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输入：s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
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输出：2
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解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
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# 暴力解法
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这道题目暴力解法当然是 两个for循环，然后不断的寻找符合条件的子序列，时间复杂度很明显是O(n^2) 。
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代码如下：
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```
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class Solution {
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public:
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int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
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int result = INT32_MAX; // 最终的结果
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int sum = 0; // 子序列的数值之和
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int subLength = 0; // 子序列的长度
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for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置子序列起点为i
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sum = 0;
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for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为j
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sum += nums[j];
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if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
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subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
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result = result < subLength ? result : subLength;
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break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列，所以一旦符合条件就break
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}
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}
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}
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// 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
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return result == INT32_MAX ? 0 : result;
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}
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};
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```
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时间复杂度：O(n^2)
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空间复杂度：O(1)
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# 滑动窗口
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接下来就开始介绍数组操作中另一个重要的方法：**滑动窗口**。
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所谓滑动窗口，**就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果**。
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这里还是以题目中的示例来举例，s=7， 数组是 2，3，1，2，4，3，来看一下查找的过程：
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<img src='../video/209.长度最小的子数组.gif' width=600> </img></div>
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最后找到 4，3 是最短距离。
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其实从动画中可以发现滑动窗口也可以理解为双指针法的一种！只不过这种解法更像是一个窗口的移动，所以叫做滑动窗口更适合一些。
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在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：
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* 窗口内是什么？
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* 如何移动窗口的起始位置？
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* 如何移动窗口的结束位置？
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窗口就是 满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组。
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窗口的起始位置如何移动：如果当前窗口的值大于s了，窗口就要向前移动了（也就是该缩小了）。
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窗口的结束位置如何移动：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，窗口的起始位置设置为数组的起始位置就可以了。
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解题的关键在于 窗口的起始位置如何移动，如图所示：
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<img src='../pics/leetcode_209.png' width=600> </img></div>
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可以发现**滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)的暴力解法降为O(n)。**
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# C++滑动窗口代码
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```
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class Solution {
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public:
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int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
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int result = INT32_MAX;
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int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
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int i = 0; // 滑动窗口起始位置
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int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
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for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
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sum += nums[j];
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// 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
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while (sum >= s) {
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subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
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result = result < subLength ? result : subLength;
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sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更i（子序列的起始位置）
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}
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}
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// 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
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return result == INT32_MAX ? 0 : result;
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}
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};
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```
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时间复杂度：O(n)
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空间复杂度：O(1)
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**循序渐进学算法，认准「代码随想录」，Carl手把手带你过关斩将！**
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<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201216002707465.jpg" width=200 >
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