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思路

使用两个指针分别指向位置 0 和 n−1，每次比较两个指针对应的数，选择较大的那个逆序放入答案并移动指针。这种方法无需处理某一指针移动至边界的情况。

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)

代码

class Solution {
public:
    vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {
        int left = 0;
        int right = nums.size()-1;
        int last = right;
        vector<int> ans(nums.size());

        while(left<=right){
            if(nums[left]*nums[left]>nums[right]*nums[right]){
                ans[last--]=nums[left]*nums[left++];
            }
            else{
                ans[last--]=nums[right]*nums[right--];
            }
        }
        return ans;
    }
};

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思路

所谓滑动窗口，就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果。
窗口的起始位置如何移动：如果当前窗口的值大于等于s了，窗口就要向前移动了（也就是该缩小了）。
窗口的结束位置如何移动：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，也就是for循环里的索引。
滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)暴力解法降为O(n)。

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)

代码

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int sum = 0, sublen = 0, i=0;
        int result = INT32_MAX;

        for (int j=0; j<nums.size(); j++){
            sum+=nums[j];
            while(sum>=target){
                sublen = j-i+1;
                result = sublen<result?sublen:result;
                sum -= nums[i++];
            }
        }
        return result == INT32_MAX?0:result;
    }
};