最小长度满足和的连续子数组

本篇文章主要讨论的是一个经典的计算机科学问题，涉及到了算法设计中的“最小子数组和”（Minimum Subarray Sum）概念。题目背景是给定一个包含n个正整数的数组nums和一个目标值target，要求找到数组中和至少等于target的最小子数组（即连续子数组），返回这个子数组的长度。如果不存在这样的子数组，则返回0。 算法题解部分展示了如何用C++实现一个名为Solution的类中的minSubArrayLen函数。这个函数接收两个参数：一个是整型变量target，表示目标和；另一个是整数向量nums，存储了数组的元素。以下是关键步骤的详细解释： 1. 首先，获取数组的长度n，检查如果数组为空（n=0），则直接返回0，因为没有子数组满足条件。 2. 初始化两个变量：ans用于记录满足条件的最小子数组长度，初始值设为整数最大值INT_MAX，表示找不到符合条件的子数组时的情况；start和end分别表示子数组的起始和结束位置，初始时都设为0。 3. 使用一个while循环遍历整个数组，对于每个元素nums[end]，将其加入到当前子数组的和sum中。 4. 当sum大于或等于target时，说明找到了一个可能的子数组。此时进入一个内部的while循环，目的是找到满足条件的最小子数组。内部循环通过减去nums[start]来缩小子数组，同时更新ans为较小的值（即当前找到的子数组长度）。然后，将start指针右移一位，继续搜索下一个可能的子数组。 5. 在外部循环中，每次移动end指针，直到遍历完整个数组。当内部循环结束后，如果没有更新ans，说明整个数组都没有找到满足条件的子数组，返回0。否则，返回ans作为结果。 这个算法的时间复杂度是O(n)，因为它只遍历了一次数组。空间复杂度是O(1)，除了输入数组外，只使用了几个固定大小的变量。此问题在数据结构和算法竞赛、编程面试中常被用来考察候选人的动态规划或者滑动窗口思想的理解。