//给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
//
// 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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// 示例 1：
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//输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
//输出：2
//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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// 示例 2：
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//输入：target = 4, nums = [1,4,4]
//输出：1
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// 示例 3：
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//输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
//输出：0
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// 提示：
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// 1 <= target <= 109
// 1 <= nums.length <= 105
// 1 <= nums[i] <= 105
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// 进阶：
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// 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
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// Related Topics 数组 双指针 二分查找
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
if(nums == null || nums.length == 0){
return 0;
}
//窗口移动初始位置控制
int j = 0;
// 第二个指针，用于控制窗口向前移减去最后一位
int i = 0;
//存数累加和
int total = 0;
//存最小窗口数
int res = nums.length + 1;
//j当累加未满足要求时，控制数量累加
while(j < nums.length){
total += nums[j];
j++;
//当满足条件，有两种情况满足条件，第一种是向前移的累加，第二种是基于第一种满足前提但数又远远大于的最后一位减
//控制窗口前移，同时减掉窗口最后一位
while (total>=target){
res = Math.min(res,j-i);
//减去前面最后一位
total = total - nums[i];
i = i+1;
}
}
//如果全部不满足，res默认等一开始赋的nums.length + 1
return res == nums.length + 1 ? 0 : res ;
}
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
