滑动窗口算法（思想）
题目：
输入: "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。
子串和串中字符的对比，只要出现相同字符都算重复，肯定要用到嵌套循环。如果暴力枚举，每个长度的子串都拿出来做自检，时间复杂度会比较高。使用滑动窗口的思想，对错误信息进行合理利用，可以有效减少执行次数。
C语言解法：
int lengthOfLongestSubstring(char * s){
int i = 0, j = 0; int maxlen = 0; int curlen = 0;
int len = strlen(s);
if (len == 0) return 0;
for (; j < len && len - i > maxlen; j++) {
curlen++;
for (int k = i; k <= j; k++) {
if (s[k] == s[j + 1]) {
if (curlen > maxlen) maxlen = curlen;
i = k + 1;
curlen = j - i + 1;
break;
}
}
}
if (curlen > maxlen) return curlen;
else return maxlen;
}滑动窗口初听觉得抽象模糊，其实拿卷尺一对比很好理解
一个字符串，要在里面找出最长且没有重复字符的子串，就像拿着卷尺在上面不停地缩拉测量
子串就是这个卷尺的伸出部分，即一个窗口，左边缩进，右边拉出
因为不能有重复的字符，在右端逐渐拉长的过程中，每新增加的一个新字符都要拿来和左侧子串中的字符做对比
在上面的程序里，用 i 指向卷尺头部，用 j 指向卷尺尾部，k 则作为子串中字符的索引
每次对比开始时，用 i 的值初始化 k，当找到重复字符时，又将 k + 1的值赋给 i，即直接将窗口的左侧移动到重复字符的下一个字符位置
与枚举法相比，由于利用了子串中重复字符的位置，直接将窗口左侧跳到该字符的下一个位置，每次检查出重复减少了 k - i 个子串的自检
题目
给定数组，获取数组中n个连续元素最大的和
C语言解法：
int maxSumSub(nums, n) {
int len = (int) sizeof(nums) / sizeof(int);
int maxsum = 0;
if (n > len) { return 0; }
for (int i = 0; i < n; i++) { maxsum += nums[i]; }
int windowsum = maxsum;
for (int i = n; i < len; i++) {
windowsum += nums[i] - nums[i - n];
if (windowsum > maxsum) maxsum = windowsum;
}
return maxsum;
}如果用滑动窗口法，基本思想是，每次向右滑动时，窗口右侧进入的新元素减去左侧退出的旧元素，得到的结果与上次的和相加得到新的和
这样做的巧妙之处在于，无论题设n有多大，每次窗口移动后，计算新和，只需将窗口两端进出的新旧元素相减，得到的结果与旧和相加就可以得到新和
总结
上述两个题目，分别用到了动态滑动窗口和固定滑动窗口，即在滑动时长度变化和不变的两种窗口
可以看到，滑动窗口的应用场景有几个特点：
1. 需要输出或比较的结果在原数据结构中是连续排列的（字符串中的连续不重复子串，数组中的连续元素最大和）
2. 每次窗口滑动时，只需观察窗口两端元素的变化，无论窗口多长，每次只操作两个头尾元素，当用到的窗口比较长时，可以显著减少操作次数
3. 窗口内元素的整体性比较强，窗口滑动可以只通过操作头尾两个位置的变化实现，但对比结果时往往要用到窗口中所有元素（检查窗口中是否含有重复字符，对比窗口中元素的和）
