力扣 第209题 长度最小的子数组 (不定长滑动窗口)

        不定长滑动窗口：让元素先进窗口，然后根据条件判断是否需要缩小窗口长度(窗口左端点右移，右端点不动)，来求解问题。不定长滑动窗口最主要的是找到缩小窗口的临界条件。解题方式基本与定长滑动窗口解题思路一致。

解题思路：

          以此题为例，题目要求找出数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的子数组，建立滑动窗口，窗口内的元素就是一个子数组，当窗口右端点到达某一个值时，窗口内元素总和减去窗口左端点的值仍然大于等于目标值 targe  时，因为数组是正整数的数组，如果窗口右端点继续往右走，那后续肯定都大于目标值 targe ，而我们要找的是长度最小的子数组，所以此时窗口右端点没有必要往右走，应该让窗口左端点往右走，以此来缩小窗口长度，同时保证窗口中元素和都大于等于目标值targe，直到找到满足需求的最小子数组的长度，再更新信息，然后继续控制窗口往右移，直至遍历完数组就找了数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的子数组。

将上述思想转化为代码：

1. 定义变量：sum记录窗口中的元素累加和；left记录窗口左端点；循环遍量right记录窗口右端点；min来记录窗口长度，即子数组的长度；min赋一个极大值：Integer.MAX_VALUE。
2. 遍历数组，建立窗口。for循环遍历，循环条件为窗口右端点是否到达数组最右边，即right < nums.length ，然后通过 进窗口-->判断是否需要缩小窗口长度(出窗口)-->更新信息 来求解。
3. 进窗口：当元素进入窗口时，我们要记录当前窗口中的元素累加和，即sum+=nums[right]。
4. 判断是否需要缩小窗口长度：当窗口中的元素累加和sum减去窗口左端点的值num[left]仍然大于等于目标值targe时，缩小窗口长度，因为不知道窗口需要缩小几次，所以用while。缩小窗口前先让 sum-=num[left] ，再让eft++即可。判断是否需要缩小窗口的条件为 sum-nums[left] >= targe 。因为不知道窗口需要缩小几次，所以用while循环。
5. 更新信息：更新信息前我们应判断 sum>= targe，true再更新信息。min取min和满足条件的当前窗口的长度两个的较小值即可，注意此窗口的长度为 right-left+1 ,要加1是因为当right和left指向同一个元素时，窗口长度为1而不是0；

public static int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
    int min = Integer.MAX_VALUE;
    int sum = 0;
    int left = 0;
    for(int right = 0; right < nums.length; right++){
        // 进窗口
        sum += nums[right];
        // 判断是否需要缩小窗口长度
        while(sum - nums[left] >= target){
            sum -= nums[left];
            left++;
        }
        // 更新信息
        if (sum >= target) {
            min = Math.min(min, right - left + 1);
        }
    }
    return sum>=target?min:0;
}