给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。

    找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。

    示例 1：

    1. 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
    2. 输出：2
    3. 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

    示例 3：

    输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出：0

    提示：

    • 1 <= target <= 109
    • 1 <= nums.length <= 105
    • 1 <= nums[i] <= 105

    进阶：

    • 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
    class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int len = nums.size()-1;
        int ans=INT32_MAX;
        int minsum = 0; 
        int minlen = 0;//存储最小长度初始化极大
        bool find=false; //用来标记是否存在
        int a=0,b = 0; //指针
        for ( b=0; b <=len; b++)
        {
            minsum+=nums[b];// 计算指针之间的数值和
            while (minsum>=target){  //走一遍a右移一遍
                //这个循环的重点是保持指针之间的和大于target
                //然后缩减左指针，找到最小的窗口长度
                minlen=b-a+1;
                ans = ans<minlen ? ans : minlen;
                minsum-=nums[a];        //这里顺序不能搞反   
                a++;
            }
        }
        return ans==INT32_MAX ? 0 : ans;
    }
};