介绍了用于模拟肿瘤球体生长的pABC-SMC算法在多尺度和多细胞生物过程统计推断中的应用。该算法基于格的肿瘤球体生长模型，并利用近似贝叶斯计算顺序蒙特卡洛（ABC-SMC）进行统计推断，适用于模拟和推断肿瘤生长曲线及组织学特征。实验数据集包括SK-MES-1细胞的实验数据，使用MATLAB Statistics Toolbox进行并行化处理。详细算法实现要求C++和MATLAB结合使用。
肿瘤生长模型的MATLAB和C++实现
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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。
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]
输出：0
提示：1. 数组元素为正整数2. 子数组长度最短3. 如果找不到满足条件的子数组，则返回0
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