看完这篇文章你就彻底懂啦｛保姆级讲解｝-----（LeetCode刷题209长度最小的子数组） 2023.4.20

前言

本文章一部分内容参考于《代码随想录》----如有侵权请联系作者删除即可，撰写本文章主要目的在于记录自己学习体会并分享给大家，全篇并不仅仅是复制粘贴，更多的是加入了自己的思考，希望读完此篇文章能真正帮助到您！！！

算法题（LeetCode刷题209长度最小的子数组）—（保姆级别讲解）

力扣题目链接

分析题目

1. 数组为正整型
2. 找出的子数组需要保证是连续的并且长度最小

算法思想（重要）

这里主要讲解两种算法思想，分别是：

1. 暴力解法
2. 滑动窗口

暴力解法代码：

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)

为了更能让大家了解暴力解法的算法思想，作者特意画了一张图供大家观看！！！

滑动窗口代码

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int result = INT32_MAX;
        int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
        int i = 0; // 滑动窗口起始位置
        int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
        for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
            sum += nums[j];
            // 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
            while (sum >= s) {
                subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
                result = result < subLength ? result : subLength;
                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）
            }
        }
        // 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)
空间复杂度：O(1)

为了更能让大家了解暴力解法的算法思想，作者特意画了一张图供大家观看！！！

结束语

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