滑动窗口模板#

模板： left=0, 遍历right扩张窗口 → while(需收缩) left++ → 更新答案

适用场景： 最小覆盖子串 / 无重复最长子串 / 固定窗口最大和 / 最多K个不同字符

滑动窗口是解决子串和子数组问题的高效模板，核心思路是用左右双指针维护一个窗口。右指针不断向右扩张窗口并更新窗口状态，当窗口不满足约束条件时左指针向右收缩直到条件重新满足，每次扩张或收缩时更新最优答案。模板三步：右扩、左缩、更新答案。关键的区别在于求最长还是最短：求最长子串时在窗口合法的状态下更新答案，求最短子串时在窗口刚好满足条件时更新答案。比如无重复字符的最长子串，用HashMap记录字符位置，右指针遇到重复字符就把左指针跳到重复位置的下一个；最小覆盖子串则是窗口包含所有目标字符时记录答案并尝试收缩。滑动窗口本质是把暴力的O(n^2)双层循环优化到O(n)，因为左右指针各自最多遍历数组一次。适用场景包括连续子数组最大和、最多K个不同字符的最长子串、固定窗口大小的最大平均值等。

追问方向：

• “固定窗口和可变窗口的区别？”→ 固定窗口大小不变，每次右移一格同时左边界也移一格；可变窗口根据条件动态收缩左边界，适用于求满足条件的最长/最短子数组
• “窗口收缩条件怎么确定？”→ 求最长则在不满足约束时收缩，求最短则在满足条件时收缩；关键是明确「何时窗口非法」并用 while 循环持续收缩
• “什么题型适合滑动窗口？”→ 连续子数组/子串问题，如最长无重复子串、最小覆盖子串、定长子数组最大和、含 K 个不同字符的最长子串等

易错点：

• ❌ 滑动窗口能解决所有子串问题——有些需要 DP
• ❌ 窗口一定是连续的——是的子数组/子串都是连续的