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算法：滑动窗口
平时我会将一些简单的算法分享在博客中，喜欢的关注我的算法专栏。
我比较擅长c++（内行勿喷，懂的都懂），这里我就是用c++。😜
引言（口水话）
今天这个详细记录一下滑动窗口算法
滑动窗口的本质其实是一种双指针的算法策略，广义讲，他就是一种双指针，但是因为它在双指针的特征明显，所以单独的算作一种算法。
算法原理
滑动窗口具体是什么呢？ 在上面我们谈到，滑动窗口就是一种特殊的双指针，特殊的双指针，也是双指针，我们从双指针的角度切入，滑动窗口就是我们利用两个指针圈定一块空间，这样的空间我们称作**“窗口”**，同时因为双指针中两个指针是在运动的，我们就将这样的过程称作滑动窗口。
滑动窗口的本质就是针对n * n 的遍历进行的算法优化。
滑动窗口的关键：
- 始终保证窗口中的数据满足题设条件。
- 题设问题能够单向移动优化。
- 什么是窗口中数据始终保证题设条件 ？
比如一个题目想要我们找到一个字符串最长无重合（所有字符只出现一次）子串，那么我们保证我们的窗口中的数据始终是满足题目条件的，也就是是[left, right] 圈定的子串一定是无重合的子串。
- 什么是能够单向移动优化？
显然，不是任何双指针题目都能够通过滑动窗口进行优化，滑动窗口就是我们本来需要通过两层for循环进行操作，但是我们可以通过一层for循环解决。比如还是那个题目：最长无重合的子串，如果我们使用暴力的方法，第一层for循环确定子串的开始，第二层for循环检查从这个开始最长的无重合子串能够多长？这种思想显然是正确的，但是你有没有想过，是否我们每次都应该从头遍历，是否上一次遍历已经保住我们遍历了一部门，上次我们遍历确定了[left, right] 是满足条件的，当我们从left + 1 遍历的时候，是不是就可以从right开始遍历，这就是滑动窗口的本质。
具体做法
还是那句话，对程序员来说，说再多不如直接动手实践，下面我直接通过一道例题进行一步一步的讲解。
就直接讲我们上面举例的那道题作为例子
- 第一步，通过暴力的算法我们总结出，每次从一个位置遍历的时候，下一次遍历都进行太多重复的操作，明确这道题我们可以在下一次遍历的时候基于上一次进行遍历，使用滑动窗口的算法。
- 如何使用滑动窗口
- 定义全局的hash表，判断是否无重复。
- 每次我们都会将s[right]进入窗口。
- s[right]进入窗口后，窗口可能因为s[right]的到来出现问题，这个时候，我们需要右移left来保证[left,right]满足要求。
- 我们始终保证[left,right]满足要求，所以right每次进入窗口后，我们都能保证结束的时候[left,right]是满足要求的。
额外注释一下，如果你是算法大佬对压行有着执念，这里的代码也是可以压行的我平时不太喜欢压行😜
总结
滑动窗口的时间复杂度实现了从原来的n * n 变成了 o(n) 因为left,right指针都只遍历了数组一次。