题目描述
正整数数组中，求和 ≥ target 的最短连续子数组长度(没有返回 0)。
nums = [2, 3, 1, 2, 4, 3]
target = 7
输出 = 2 （子数组 [4,3]）
思路解析
枚举每个起点终点再求和，n² 甚至 n³。换个思路：用一个窗口，右边扩进新数、和够了就从左边缩，全程只扫一遍。
r 不断右移把数加进窗口；一旦窗口和 ≥ target，就记录长度，并尽量把 l 右移缩短窗口(同时减去左端值)，直到和不够再继续扩。
r 扩到 3：r 一路扩到下标 3，窗口 [2,3,1,2] 和 = 8 ≥ 7。记下长度 4，开始缩左。
缩左 · l→1：把左端 2 移出，和降到 6 < 7，缩不动了。当前最短仍是 4，继续右扩。
r 扩到 4：r 扩到 4，窗口 [3,1,2,4] 和 = 10 ≥ 7。又能缩左了。
连缩左 · l→3：连续缩左：去掉 3 后 [1,2,4]=7 记长度 3；再去掉 1 后 [2,4]=6 不够，停。最短已是 3。
r 扩到 5：r 扩到最后，窗口 [2,4,3] 和 = 9 ≥ 7，继续缩左找更短。
缩到最短 · [4,3]：去掉左端 2 后 [4,3]=7 ≥ 7，长度 2！这是全程最短，就是答案。
「连续子数组 + 满足某条件求最长/最短」就用滑动窗口：右扩纳入、违规/达标就动左边。无重复最长子串、最小覆盖子串都是它。
参考代码（Python）
Python
1l, s, best = 0, 0, float(class="cl-str">"inf")
2for r in range(len(nums)):
3 s += nums[r] # 右边扩进
4 while s >= target: # 够了就缩左
5 best = min(best, r - l + 1)
6 s -= nums[l]; l += 1
7return 0 if best == float(class="cl-str">"inf") else best复杂度分析
- 时间复杂度：O(n) —— l、r 各走一遍
- 空间复杂度：O(1) —— 几个变量
套路模板
记住骨架：r 右扩纳入、while 里左缩、缩前/后更新答案。求最短在「达标」时更新、求最长在「违规」前更新，是两类窗口的区别。
Python
1# 「连续子数组/子串 + 求最长/最短」都套
2l = 0
3for r in range(n):
4 加入(nums[r]) # 右扩
5 while 窗口违规 or 已达标: # 该缩了
6 更新答案()
7 移出(nums[l]); l += 1 # 左缩易错点
- ❌ 缩窗口时忘了减去左端值 → ✅ s -= nums[l] 再 l += 1（窗口和必须同步维护）
- ❌ 没找到也返回 inf → ✅ 最后判 inf 返回 0（题目要求无解返回 0）
以上文字与上方动画完全同一思路：先看动画建立直觉 → 读文字巩固 → 关掉页面自己默写一遍代码，能写出来才算真的掌握。