给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。

示例：

• 输入：s = 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。

示例 2：

输入：target = 4, nums = [1,4,4]
输出：1

提示：

• 1 <= target <= 10^9
• 1 <= nums.length <= 10^5
• 1 <= nums[i] <= 10^5

思路1：暴力解法复杂度大

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int result = 0xFFFF; // 最终的结果
        int sum = 0; // 子序列的数值之和
        int subLength = 0; // 子序列的长度
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) { // 设置子序列起点为i
            sum = 0;
            for (int j = i; j < nums.length; j++) { // 设置子序列终止位置为j
                sum += nums[j];
                if (sum >= target) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
                    subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
                    result = result < subLength ? result : subLength;
                    break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列，所以一旦符合条件就break
                }
            }
        }
        // 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
        return result == 0xFFFF ? 0 : result;
    }
}

思路2：看到关键词连续 想到滑动窗口 窗口大小由left和right指针决定

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int left = 0;
        int sum = 0;
        int result = Integer.MAX_VALUE;
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
            sum += nums[right]; // 扩大窗口
            while (sum >= target) {
                result = Math.min(result, right - left + 1);
                sum -= nums[left++]; // 去掉滑动窗口第一个值 缩小窗口
            }
        }
        return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
    }
}