1、有点像leetcode分类刷题：基于数组的双指针（一、基于元素移除的O(1)类型）中的快慢指针，快指针遍历数组元素，慢指针在满足一定条件时更新。
2、同时，要注意 基本子数组类型 更新窗口左边界时用while循环

from typing import List
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209. 长度最小的子数组
题目描述：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:输入：target = 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
题眼：≥target的 长度最小的 连续子数组；
注意：因为这道题保证了数组中每个元素都为正，所以窗口增加元素递增，减少元素递减
思路：滑动窗口（双指针的特殊形式），设置窗口左右边界[left, right]，初始值均为0，右边界遍历数组，满足条件后，while循环更新左边界，
关键在于思考清楚窗口的左右边界如何更新（和基于数组的双指针的题目同理）
总结：这个题的思路怎么想到双指针呢？首先数组必然要遍历，需要一个指针，另外要去寻找满足条件的子数组，必然再需要另一个（和基于数组的双指针的题目同理）
'''class Solution:def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:left, right = 0, 0s = 0result = len(nums) + 1  # 取一个大于数组长度的值for right in range(len(nums)):# 1、当移动right扩大窗口，进行哪些操作s += nums[right]# 2、什么条件下，窗口应该暂停扩大，开始移动left缩小窗口while s >= target:# 3、缩小窗口进行哪些操作# 4、更新结果result = min(result, right - left + 1)  # 滑窗[left, right]是左闭右闭区间，子数组长度==元素个数s -= nums[left]left += 1right += 1if result != len(nums) + 1:  # 不存在符合条件的子数组：所有元素加起来都小于targetreturn resultreturn 0if __name__ == "__main__":obj = Solution()while True:try:in_line = input().strip().split('=')target = int(in_line[1].split(',')[0].strip())nums = [int(n) for n in in_line[2].split(']')[0].split('[')[1].split(',')]print(obj.minSubArrayLen(target, nums))except EOFError:break

1、通过题眼连续子数组来判断，该题很像是滑动窗口的解法，但数组元素为整数，不是正整数，不满足滑窗右边界增大元素之和递增、左指针增大元素之和递减 了
2、要用前缀和（按照闭区间形式，当前索引位置的值也算进去好理解）+哈希表的思路！
3、通过这道题也认识到，如果“1. 两数之和”不是限定了样例只存在一个答案，其哈希表更新的逻辑有缺陷

from typing import List
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560. 和为 K 的子数组
题目描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。
示例 1:输入：nums = [1,1,1], k = 2输出：2
题眼：连续子数组，很像是滑动窗口的解法，但数组元素为整数，不是正整数，不满足滑窗右边界增大元素之和递增、左指针增大元素之和递减 了
思路：无法用滑动窗口了；要用前缀和（按照闭区间形式，当前索引位置的值也算进去好理解）+哈希表的思路！
“1. 两数之和”的扩展：通过这道题也认识到，如果“1. 两数之和”不是限定了样例只存在一个答案，其哈希表更新的逻辑有缺陷
'''class Solution:def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:result = 0hashTable = {0: 1}  # 这里保证了对 包含起始元素的连续子数组 的判断prefixSum = 0for n in nums:  # 查找 以当前遍历元素n对应的索引位置为 右边界的连续子数组prefixSum += n   # 前缀和（按照闭区间形式，当前索引位置的值也算进去好理解）# 1、先找 以当前遍历元素n对应的索引位置 之前的前缀和是否存在满足条件的if prefixSum - k in hashTable:result += hashTable[prefixSum - k]# 2、再将当前遍历元素n对应的索引位置 的前缀和添加到hashDictif prefixSum not in hashTable:hashTable[prefixSum] = 1else:hashTable[prefixSum] += 1return resultif __name__ == "__main__":obj = Solution()while True:try:in_line = input().strip().split('=')nums = [int(n) for n in in_line[1].split('[')[1].split(']')[0].split(',')]k = int(in_line[2].strip())print(obj.subarraySum(nums, k))except EOFError:break