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1.题目

2.事例

3.数据规模

4.思路（滑动窗口）

4.1滑动窗口的定义

滑动窗口是一种在数组、字符串等序列数据结构上进行操作的算法技巧。以下是其定义及相关要素的详细介绍：

• 定义：滑动窗口可以理解为在一个序列上，用一个固定大小或者大小可变的 “窗口” 进行滑动，通过不断移动窗口的位置来对序列中的元素进行分组和处理，从而解决一些涉及连续子序列的问题。
• 窗口大小：窗口的大小可以是固定的，例如在一个数组中，定义一个大小为k的固定滑动窗口，从数组的起始位置开始，每次向右移动一位，依次考察每一个长度为k的子数组。窗口大小也可以是可变的，根据具体问题的要求和条件，窗口会动态地扩大或缩小，以满足特定的计算需求。
• 滑动规则：通常情况下，滑动窗口从序列的一端开始，按照一定的步长逐步向另一端滑动。每次滑动时，窗口会舍弃序列中最前面的一个元素（如果窗口大小固定），同时纳入序列中当前位置的下一个元素，以此来更新窗口内的元素集合。
• 应用场景：常用于解决字符串匹配、数组求和、寻找最长或最短子序列等问题。例如，在字符串中查找包含特定字符集合的最小子串问题，就可以使用滑动窗口算法。通过不断调整窗口的大小和位置，找到满足条件的最小子串。

滑动窗口算法通过巧妙地利用窗口的滑动和元素的增减，避免了对所有可能子序列的暴力枚举，从而降低了算法的时间复杂度，提高了计算效率。

4.2本题思路

这个题目可以用滑动窗口的思想去解决，首先是可以从左到右去进行窗口的扩张，如果窗口里面的值*长度<k就继续向右扩大窗口，如果已经>=k了那么就停止向右扩张，并且将窗口左边界向右进行收缩，直到重新恢复到合法状态，此时把左边界确定，然后右边界重新扩张，循环上述过程即可得到答案！

5.代码

class Solution {
public:long long countSubarrays(vector<int>& nums, long long k) {int l=0,r=0;long long sum=0;long long ans=0;while(r<nums.size()){sum+=nums[r];r++;//cout<<"------"<<(r-l)*sum<<endl;if((r-l)*sum>=k){while(l<r){sum-=nums[l];l++;if((r-l)*sum<k){ans+=(r-l);break;}}}else {ans+=(r-l);//cout<<r-l<<endl;}}//ans+=(r-l);return ans;}
};

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