滑动窗口
基本概念：
滑动窗口本质是双指针算法的一种演变
本质上就是同向双指针，窗口的范围就是[left,right）
滑动窗口大致可以分为两类
- 窗口大小不变的
- 窗口大小变化的
滑动窗口遇到一些验证重复性的问题的时候可以用哈希表来优化
核心思想：
三步走：
- 窗口的形成初期
- 进窗口
开始遍历数组，right一直向右走直到遇到题目的判断条件，假设到了如下位置：
窗口范围如图所示
- 判断
这个时候进行判断，具体得看题目，而判断结束后先出窗口还是先更新结果得看具体题目
- 出窗口
判断结束后，right不再移动，而left向前移动，窗口大小也随之改变
- 更新结果
根据具体题目的要求，写出更新结果的条件和语句
具体示例：
可见算法挨揍日记05-08
https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/
本题就是在出窗口之前
时间复杂度：虽然代码是两层循环，但是我们的 left 指针和 right 指针都是不回退的，两者
最多都往后移动 n 次。因此时间复杂度是 O(N) 。
class Solution { public: int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) { int length = INT_MAX; int n = nums.size(); int left = 0; int right = 0; int sum = 0; while(right<n) { sum+=nums[right]; while(sum>=target) { length=min(length,right-left+1); sum-=nums[left++]; } right++; } return length==INT_MAX?0:length; } };
适用题目类型总结：
分析的对象是「⼀段连续的区间」，因此可以考虑「滑动窗⼝」的思想来解决
常见于子区间的最长最短问题等等
、
