解法

滑动窗口题
当我们得到前缀和序列p时，问题转化成：对每个y，求一个最大的x使得p[y]-p[x]>=K，记作opt(y)=x。

1. 当x1<x2且p[x1]>=p[x2]时，显然opt(y)不可能是x1，因为它又远又大
2. 当y1<y2且opt(y1)=x时，x不应该被考虑，因为现在肯定有ans<=y1-x，就算x符合条件，我们更新ans的时候不会是有效的更新。

所以我们维护一个滑动窗口，里面包含了对于当前y，可以考虑的x

1. 当队头元素满足条件，更新ans，并把队头pop出去，因为它不需要再被考虑
2. 当队尾元素比p[y]大时，由规律1可知，对于后面的y来说，它们不可能是最优解了，所以把它们pop出去
3. 最后把y加入窗口

最后，实现栈或队列的时候用deque比直接用list快

class Solution(object):
    def shortestSubarray(self, A, K):
        n = len(A)
        p = [0]
        for a in A:
            p.append(p[-1]+a)
        window = collections.deque([0])
        ans = n+1
        for i in xrange(1,n+1):
            while window and p[i]-p[window[0]]>=K:
                ans = min(ans, i-window.popleft())
            while window and p[i]<=p[window[-1]]:
                window.pop()
            window.append(i)
        return ans if ans!=n+1 else -1