LeetCode:209.长度最小的子数组&&3.无重复字符的最长子串

做滑动窗口之前必须先思考几个问题：

1. 窗口的 "边界" 是什么？

2. 窗口的 "扩大" 和 "收缩" 条件是什么？

何时扩大窗口 ：一般由 right 指针负责，当窗口内元素不满足条件时（如和小于目标值、未包含所有所需字符），right 右移纳入新元素。
何时收缩窗口 ：一般由 left 指针负责，当窗口内元素满足条件时（如和大于等于目标值、包含多余字符），left 右移减少元素，试图找到更优解。
收缩时用 if 还是 while？
- 若只需找到一个可行解后停止收缩（如判断是否存在），用 if；
- 若需在满足条件时持续收缩以寻找最优解（如最短长度），必须用 while。

3. 窗口需要 "维护" 什么信息？

滑动窗口的核心是 "用左右指针维护一个动态区间，通过明确的扩大 / 收缩规则，在一次遍历中找到最优解"。窗口的 "动态平衡"（扩大与收缩的条件）是解题关键。

之前滑动窗口讲述过，当问题涉及连续的子数组、子串或区间，且需要对区间内的元素进行整体处理（如求和、计数、判断是否满足条件）时，我们可以优先使用滑动窗口。

本题的边界就是要求子数组内元素总和大于等于目标值，维护的就是最小满足条件的子数组长度。当子数组总和不满足target，右指针移动，纳入新元素；当子数组总和满足target，左指针移动，并且用while做持续收缩来优化结果。

C++代码：

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int minlen = INT_MAX;
        int tar = 0;      // 窗口内元素的和
        int left = 0;     // 左指针（下标）
        
        // 右指针遍历数组，扩大窗口
        for (int right = 0; right < n; right++) {
            tar += nums[right];  // 将当前元素纳入窗口
            
            // 当窗口和 >= target 时，尝试收缩左指针，寻找最小长度
            while (tar >= target) {
                int current_len = right - left + 1;  // 当前窗口长度
                minlen = min(minlen, current_len);   // 更新最小长度
                
                // 收缩左指针（从窗口中移除左元素）
                tar -= nums[left];
                left++;
            }
        }
        
        // 若未找到符合条件的子数组，返回0
        return minlen == INT_MAX ? 0 : minlen;
    }
};

本题也是一个滑动窗口的问题，维护的就是一个无重复字符的子字符串区间 ，当窗口内无重复字符时 ，right 右移以纳入新字符，扩大窗口范围。当窗口内出现重复字符时 ，left 右移以移除左侧字符，收缩窗口范围，直至窗口内无重复字符。当 s[right] 与窗口内字符重复时，可能需要连续收缩多次才能移除所有重复影响，所以收缩时应该用while连续收缩。

C++代码：

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int left = 0;
        int maxlen = 0;
        int n = s.size();
        unordered_set<char> uset;
        
        for (int right = 0; right < n; right++) {
            // 若当前字符已在集合中（重复），收缩左窗口并移除离开的元素
            while (uset.find(s[right]) != uset.end()) {
                uset.erase(s[left]);  // 关键：移除左指针指向的元素
                left++;
            }
            // 将当前字符加入集合，更新最大长度
            uset.insert(s[right]);
            maxlen = max(maxlen, right - left + 1);  // 计算当前窗口长度 [left, right]
        }
        
        return maxlen;
    }
};