390，長度最小的子陣列

給定乙個含有 n 個正整數的陣列和乙個正整數 s ，找出該陣列中滿足其和 ≥ s 的長度最小的連續子陣列，並返回其長度。如果不存在符合條件的連續子陣列，返回 0。

示例:

輸入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]

輸出: 2

解釋: 子陣列 [4,3] 是該條件下的長度最小的連續子陣列。

public

intminsubarraylen
(int s,
int[
] nums)}}
return min == integer.max_value ?
0: min;
}

使用佇列（一）

實際上我們也可以把它稱作是滑動視窗，這裡的佇列其實就相當於乙個視窗。我們把陣列中的元素不停的入隊，直到總和大於等於s為止，接著記錄下佇列中元素的個數，然後再不停的出隊，直到佇列中元素的和小於s為止（如果不小於s，也要記錄下佇列中元素的個數，這個個數其實就是不小於s的連續子陣列長度，我們要記錄最小的即可）。接著再把陣列中的元素新增到佇列中……重複上面的操作，直到陣列中的元素全部使用完為止。

這裡以[2,3,1,2,4,3]舉例畫個圖來看下

上面畫的圖是使用佇列，但在**中我們不直接使用佇列，我們使用兩個指標，乙個指向隊頭乙個指向隊尾，和使用佇列類似，我們來看下**

public

intminsubarraylen
(int s,
int[
] nums)
}return min == integer.max_value ?
0: min;
}

public

intminsubarraylen
(int s,
int[
] nums)
}return min == integer.max_value ?
0: min;
}

怎麼找呢，我們可以使用兩個for迴圈來列舉，但這又和第一種暴力求解一樣了，所以我們可以換種思路，求sums[k]-sums[j]>=s我們可以求sums[j]+s<=sums[k]，那這樣就好辦了，因為陣列sums中的元素是遞增的，也就是排序的，我們只需要求出sum[j]+s的值，然後使用二分法查詢即可找到這個k值。

public

intminsubarraylen
(int s,
int[
] nums)
for(
int i =
0; i <= length; i++)}
return min == integer.max_value ?
0: min;
}

arrays.binarysearch(sums, target);

如果找到就會返回值的下標，如果沒找到就會返回乙個負數，這個負數取反之後就是查詢的值應該在陣列中的位置

舉個例子，比如排序陣列[2，5，7，10，15，18，20]如果我們查詢18，因為陣列中有這個數，所以會返回18的下標5，如果我們查詢9，因為陣列中沒這個數，所以會返回-4（至於這個是怎麼得到的，大家可以看下原始碼，這裡不再過多展開討論），我們對他取反之後就是3，也就是說如果我們在陣列中新增乙個9，他在陣列的下標是3，也就是第4個位置（也可以這麼理解，只要取反之後不是陣列的長度，那麼他就是原陣列中第乙個比他大的值的下標）

直接使用視窗

上面第2種解法我們使用的是使用兩個指標，我們也可以把它看做是乙個視窗，每次往視窗中新增元素來判斷是否滿足。其實我們可以逆向思維，先固定乙個視窗大小比如leng，然後遍歷陣列，檢視在陣列中leng個元素的和是否有滿足的，如果沒有滿足的我們就擴大視窗的大小繼續查詢，如果有滿足的我們就記錄下視窗的大小leng，因為這個leng不一定是最小的，我們要縮小視窗的大小再繼續找……

public

intminsubarraylen
(int s,
int[
] nums)
else
lo = mid +1;
//沒找到就擴大視窗的大小
}return min;
}//size視窗的大小
長度最小的子陣列
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