滑动窗口-长度最小的子数组

题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum
题目描述：
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。
 
进阶：如果你已经完成了 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试 O(n log n) 时间复杂度的解法。

解题：
刷题目录：https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master

从动画中可以发现滑动窗口也可以理解为双指针法的一种！只不过这种解法更像是一个窗口的移动，所以叫做滑动窗口更适合一些。
在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：
窗口内是什么？
如何移动窗口的起始位置？
如何移动窗口的结束位置？
窗口就是 满足其和 ≥ s 且长度最小的连续子数组。
窗口的起始位置如何移动：如果当前窗口的值大于s了，窗口就要缩小，即起始位置向前移动。
窗口的结束位置如何移动：如果当前窗口的值小于s，窗口就要扩大，即结束位置向前移动。
窗口的结束位置就是遍历数组的指针，窗口的起始位置设置为数组的起始位置就可以了。

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int len = nums.size();
        int sum = 0;       //滑动窗口的数值之和
        int fastIndex = 0;  //滑动窗口的结束位置
        int slowIndex = 0;  //滑动窗口的起始位置
        int subLength = 0; //滑动窗口的长度
        int minLength = nums.size() + 1;
        for(; fastIndex < len; fastIndex++)
        {
            sum += nums[fastIndex];
            while(sum >= s)     //动态调节滑动窗口的起始位置
            {
                subLength = fastIndex - slowIndex + 1;
                minLength = subLength < minLength ? subLength:minLength;
                sum -= nums[slowIndex];
                slowIndex++;
            }
            
        }
        return minLength == nums.size() + 1? 0 : minLength;

    }
};