滑动窗口是解决连续子数组/子字符串问题的利器，核心思想是用左右双指针维护一个动态区间，通过”扩张–收缩”的节奏避免重复计算，将暴力 O(n²) 降至 O(n)。

以”无重复字符的最长子串”（LeetCode 3）为例——暴力枚举所有子串代价极高，而滑动窗口配合 HashMap 记录字符最近出现的下标，一次遍历即可搞定：

fun lengthOfLongestSubstring(s: String): Int {
    val map = HashMap<Char, Int>()
    var left = 0
    var maxLen = 0
    for (right in s.indices) {
        val c = s[right]
        // 若字符在当前窗口内已出现，左边界跳过它
        if (map.containsKey(c) && map[c]!! >= left) {
            left = map[c]!! + 1
        }
        map[c] = right
        maxLen = maxOf(maxLen, right - left + 1)
    }
    return maxLen
}

当 right 扫到重复字符时，left 跳到该字符上次出现位置的下一位，保证窗口内始终无重复。关键细节：map[c]!! >= left 这个判断防止 left 倒退——若重复字符已在窗口左侧之外，则无需移动。

同类高频题型还有：

• 最小覆盖子串（#76）：窗口需覆盖目标字符集，用计数器判断是否满足条件再收缩；
• 字母异位词（#438）：固定窗口大小，比较字符频次；
• 乘积小于 K 的子数组（#713）：动态收缩窗口直到乘积满足条件。

掌握”何时扩张、何时收缩、用什么数据结构维护窗口状态”这三要素，就能举一反三，从容应对这类高频考题。

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