滑动窗口是解决「连续子数组/子串」问题的核心技巧，维护一个动态区间 [left, right]，右指针不断扩展窗口纳入新元素，当条件不满足时收缩左指针，把暴力枚举的 O(n²) 优化到 O(n)。理解其本质：每个元素最多被 left 和 right 各访问一次。

经典高频题：无重复字符的最长子串（LeetCode 3）

fun lengthOfLongestSubstring(s: String): Int {
    val map = HashMap<Char, Int>()  // 字符 -> 最后出现的下标
    var left = 0
    var maxLen = 0
    for (right in s.indices) {
        val c = s[right]
        // 发现重复字符，left 跳到冲突位置的下一位
        // 注意要取 max，防止 left 向左回退
        if (map.containsKey(c)) {
            left = maxOf(left, map[c]!! + 1)
        }
        map[c] = right
        maxLen = maxOf(maxLen, right - left + 1)
    }
    return maxLen
}

关键细节：left = maxOf(left, map[c]!! + 1) 而非直接赋值，原因是旧的冲突字符可能已经在当前窗口之外，直接赋值会让 left 回退，破坏窗口的单调性。

面试时需要清晰表达两件事：窗口何时扩张（right 右移）与窗口何时收缩（left 右移的条件），这是滑动窗口类题目的万能分析框架，适用于「最小覆盖子串」、「字符串的排列」等变种题。

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