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Leetcode #209.md

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+#### 题目：Leetcode #209
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+> 滑动窗口
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+给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
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+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 。
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+```java
+    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
+
+    }
+```
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+#### 解题
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+这类线性结构，链表和数组，求连续长度的最值，都可以用滑动窗口的方法，通过两个指针，一前一后移动，控制窗口的大小，计算窗口内的值与目标要求的情况，来判断是移动后一个指针，还是移动前一个指针。
+
+```java
+public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
+        if (0 == nums.length) {
+            return 0;
+        }
+        int res = Integer.MAX_VALUE;
+        int left = 0;
+        int right = left;
+        int sum = nums[left];
+        // 左右窗口，当右窗口到达边界，且sum值小于target，遍历结束
+        // 当sum >= target，则计算右窗口到左窗口长度，并与res比较，小于res则更新res值，左窗口向前移动一格
+        // 当sum < target, 则右窗口向前移动一格
+        while (right < nums.length-1 || sum >= target) {
+            if (sum >= target) {
+                int length = right - left + 1;
+                if (left == right) {
+                    return length;
+                }
+                if (length < res) {
+                    res = length;
+                }
+                sum -= nums[left];
+                left++;
+            } else {
+                if (right < nums.length-1) {
+                    right++;
+                    sum += nums[right];
+                }
+            }
+        }
+
+        return Integer.MAX_VALUE == res ? 0 : res;
+    }
+```
+
+下面这种也是滑动窗口，如果sum大于目标值，一直挪动左边，减少窗口大小和sum，并更新长度，否则移动右窗口，增加sum值。一旦sum大于目标值，则重复上面的操作。
+
+```java
+class Solution {
+    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
+        int n = nums.length;
+        if (n == 0) {
+            return 0;
+        }
+        int ans = Integer.MAX_VALUE;
+        int start = 0, end = 0;
+        int sum = 0;
+        while (end < n) {
+            sum += nums[end];
+            while (sum >= s) {
+                ans = Math.min(ans, end - start + 1);
+                sum -= nums[start];
+                start++;
+            }
+            end++;
+        }
+        return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
+    }
+}
+
+```
+
+
+
+> 前缀和加二分查找 nlogn