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Sliding window--分爲滑動窗口和固定窗口
滑動窗口題目一般是在數組、鏈表、字符串等線性結構上進行操作，比如找最長的子字符串、最短的子字符串等等
判斷是否需要用滑動窗口法：
對象是數組、鏈表、字符串等線性結構
題目要求求具有最短、最長、或固定長度的子序列
滑動窗口問題一般具有以下結構：
先移動右窗口邊界，逐步擴大右窗口，直到達到臨界條件，然後循環移動左窗口，並更新問題答案，直到又不滿足臨界條件需要移動右窗口邊界爲止；如此循環
而且一般右窗口通過for循環來實現移動，左窗口通過if或者while循環來實現
leetcode典型例題：
滑動窗口
1.Minimum Size Subarray Sum
2. Longest Substring Without Repeating Characters
3.Fruit Into Baskets
4. Get Equal Substrings Within Budget
如下例題：
分析：對象是數組，要求找出最小長度的連續子數組，而子數組之和大於給定的數s
我們可以先擴大右邊界，直到數組和達到臨界條件（即大於等於s）,然後移動左邊界，並更新最小長度子數組
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
int left = 0, right = 0;
int res = INT_MAX;
int n = nums.size();
int count = 0;
for(right = 0; right < n; right++)
{
count += nums[right];
while(count >= s)
{
res = min(right-left+1,res);
count -= nums[left];
left++;
}
}
return res == INT_MAX ? 0 : res;
}
};
分析：找最長的無重複字符的子字符串，用滑動窗口，先移動右窗口直到到達臨界條件（出現重複子符，可以用map記錄）;一旦出現重複字符，就需要移動左窗口，直到窗口內沒有重複字符即可；所以左窗口需要移動到上一次出現重複字符的下一位
比如 "cbraiuabc"
一旦發現a重複，我們需要將左窗口移動到a的下一位i;移動到下一位i之後，字符串中再出現b就不再算是窗口內的重複，但是map中卻記錄了第一次出現的b，所以我們要比較出現的重複字符的位置與左窗口的位置大小，如果在左窗口左邊，則不算重複，但是如果在左窗口右邊，則左窗口需要移動至該位置+1處
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int left = 0, right = 0;
int n = s.size();
unordered_map<char,int> map;
int res = 0;
for(right = 0; right < n; right++)
{
if(map.find(s[right]) != map.end())//如果發現map中有記錄，則需要看是否需要移動left的位置
{
res = max(res,right - left);
left = max(left,map[s[right]]+1);//記錄字符出現在左窗口右邊，則需要移到該位置+1處，
// 出現在左窗口左邊，即當前窗口內無重複字符不用移動
}
map[s[right]] = right;
}
res = max(res,right-left);
return res;
}
};
固定窗口
5.Permutation in String
6.Grumpy Bookstore Owner
設固定窗口是n，
固定窗口右窗口到終點的位置至少要是n，因爲右窗口是左窗口的右邊界
先計算出初始窗口內的目標值，然後開始移動
之後右窗口的滑動通過 +n來完成,其他和滑動窗口類似
分析：因爲在s2中找子數組是否與s1 是全排列關係，所以該子數組需要和s1的長度一致，然後在s2中滑動，知道該窗口內的字母和s1中的字母及個數完全一致
class Solution {
public:
bool checkInclusion(string s1, string s2) {
//固定窗口大小不需要通過滑動確定，直接確定即可
int n1 = s1.size();//固定窗口大小爲n1
int n2 = s2.size();
if(n1 > n2)
{
return false;
}
vector<int> vec1(26,0), vec2(26,0);
for(int i = 0; i < n1; i++)//初始窗口內的字母個數以及s1參考的字母個數
{
vec1[s1[i]-'a']++;
vec2[s2[i]-'a']++;
}
if(vec1 == vec2)
{
return true;
}
//開始移動固定窗口
for(int i = 0; i < n2-n1; i++)
{
vec2[s2[i]-'a']--;//左窗口右移
vec2[s2[i+n1]-'a']++;//右窗口右移，保持窗口長度不變
if(vec1 == vec2)
{
return true;
}
}
return false;
}
};
class Solution {
public:
int maxSatisfied(vector<int>& customers, vector<int>& grumpy, int X) {
//固定窗口在grumpy數組上滑動，然後計算此時總體的客戶滿意度
int res = 0;
int n1 = grumpy.size()-X;
int left = 0, right = 0;
int sat = 0;
for(int i = 0; i < grumpy.size(); i++)
{
if(i < X)
{
sat += customers[i];
}
else
{
if(grumpy[i] == 0)
{
sat += customers[i];
}
}
}
res = sat;
for(right = 0; right < n1; right++)
{
if(grumpy[right+X] == 1)//原來是1，則需要加上，原來是0表示已經加上
{
sat += customers[right+X];
}
if(grumpy[left] == 1)//原來是1表明多加了，原來是0表明應該加上
{
sat -= customers[left];
left++;
}
else
{
left++;
}
res = max(res,sat);
}
return res;
}
};