思路：扩大窗口，再收缩到最短#

用左右指针 l、r 表示当前窗口 [l, r]，用 s 保存窗口内元素和。遍历时，右指针逐步向右移动，把新元素加入窗口。

• 当 s < target 时，当前窗口还不满足要求，继续扩大窗口。
• 当 s >= target 时，记录当前长度，然后从窗口左侧移除元素并右移 l，直到窗口和重新小于 target。

数组元素都是正数，因此扩大窗口时区间和只会增加，收缩窗口时区间和只会减少。每个指针都只向右移动，所有满足条件的最短窗口都能在收缩过程中被记录。

例如，target = 7、nums = [2,3,1,2,4,3]。窗口和首次达到 7 时是 [2,3,1,2]，长度为 4；继续右移并收缩后，窗口 [4,3] 的和仍为 7，长度为 2，因此答案是 2。

实现#

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class Solution {
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public:
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    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
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        int n = nums.size();
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        int res = 1e9;
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        int l = 0;
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        int s = 0;
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        for(int r = 0; r < n; r ++ ) {
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            s += nums[r];
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            while(s >= target) {
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                res = min(res, r - l + 1);
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                s -= nums[l];
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                l ++;
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            }
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        }
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        return res == 1e9 ? 0 : res;
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    }
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};

正确性要点与复杂度#

当窗口和达到 target 时，代码先记录长度，再尝试移除最左侧元素。由于元素为正数，移除后和会变小；在窗口失效之前，每次记录的都是以当前右端点结尾的可行窗口，并且不断收缩会找到其中最短的一个。右端点遍历所有位置，因此全局最短答案不会遗漏。

• 时间复杂度：$O(n)$，左右指针各自最多移动 n 次。
• 空间复杂度：$O(1)$。

滑动窗口依赖元素为正数。若数组允许负数，窗口和在扩张或收缩时不再单调，这种双指针策略就不适用。