每日一题算法——长度最小的子数组

长度最小的子数组

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解法：滑动窗口
精髓在于：先让这个滑动窗口尾端不断增大，当它大于等于target时，先判断此时与子数组长度是否需要更新，判断完成之后，这时可以将其头部后移。

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector& nums) {
        int result = INT32_MAX; // 最终的结果
        int sum = 0; // 子序列的数值之和
        int subLength = 0; // 子序列的长度
        int i=0;
        for(int j=0;j=s)
            {
                subLength = j-i+1;
                result = result

其他解法：
暴力解法
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)。

代码如下：

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int result = INT32_MAX; // 最终的结果
        int sum = 0; // 子序列的数值之和
        int subLength = 0; // 子序列的长度
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置子序列起点为i
            sum = 0;
            for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 设置子序列终止位置为j
                sum += nums[j];
                if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
                    subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
                    result = result < subLength ? result : subLength;
                    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
                }
            }
        }
        // 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
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }
};

时间复杂度：O(n^2)
空间复杂度：O(1)
后面力扣更新了数据，暴力解法已经超时了。