LeetCode 209. 寻找最短长度子数组之攻略：连续总和不低于给定目标

寻找最短长度子数组的攻略
对于 LeetCode 209，我们的目标是找到数组中满足和值不低于目标值的长度最小的连续子数组。为了实现这个目标，您可以使用滑动窗口算法，这也是一个非常有效的方法。

滑动窗口算法，探索连续子数组的动态和

滑动窗口算法是一种用于在一个连续数据流中查找特定条件子集的通用编程技术。在这个问题中，滑动窗口是指数组中满足目标条件的连续子数组。算法的步骤如下：

1. 初始化窗口和指针。
   • 将窗口的左边界和右边界都设置为 0。
   • 将窗口的当前和设置为数组的前几个元素的和。
   • 将窗口的最小长度设置为窗口的当前长度。
2. 遍历数组。
   • 将右边界向右移动一步。
   • 将窗口的当前和增加右边界处的元素值。
   • 如果窗口的当前和大于或等于目标值：
     • 更新窗口的最小长度，使其等于当前窗口的长度。
     • 将左边界向右移动一步。
     • 将窗口的当前和减少左边界处的元素值。
3. 重复步骤 2，直到右边界到达数组的末尾。

案例：在 LeetCode 209 中应用滑动窗口算法

让我们使用一个示例来详细说明滑动窗口算法如何运作。假设我们有一个数组 [2, 3, 1, 2, 4, 3]，目标值为 7。

1. 初始化窗口和指针。
   • 将窗口的左边界和右边界都设置为 0。
   • 将窗口的当前和设置为 [2, 3] 的和，即 5。
   • 将窗口的最小长度设置为窗口的当前长度，即 2。
2. 遍历数组。
   • 将右边界向右移动一步，指向数组中的元素 1。
   • 将窗口的当前和增加右边界处的元素值，即 5 + 1 = 6。
   • 由于窗口的当前和仍然小于目标值，因此继续遍历数组。
3. 右边界移动至元素 2。
   • 将窗口的当前和增加右边界处的元素值，即 6 + 2 = 8。
   • 由于窗口的当前和现在大于或等于目标值，因此更新窗口的最小长度，使其等于当前窗口的长度，即 3。
   • 将左边界向右移动一步，指向数组中的元素 3。
   • 将窗口的当前和减少左边界处的元素值，即 8 - 3 = 5。
4. 继续遍历数组。
   • 右边界移动至元素 4，5，3。
   • 重复步骤 2 和 3，更新窗口的最小长度和窗口的当前和。
5. 最后，右边界到达数组的末尾。
   • 窗口的最小长度为 2，即 [2, 3, 1]。

总结：优化算法，实现高效求解

滑动窗口算法是一种高效的算法，可以帮助您在 LeetCode 209 中快速找到满足条件的长度最小的连续子数组。通过初始化窗口和指针、遍历数组并更新窗口的最小长度和窗口的当前和，您可以找到满足条件的子数组并输出其长度。