滑动窗口是处理连续子数组/子字符串问题的利器，能把暴力枚举的 O(n²) 压缩到 O(n)。它的本质是维护一对双指针 left/right，右指针不断扩张窗口纳入新元素，一旦窗口不满足约束条件就移动左指针收缩，全程只需遍历一次。

以高频题「无重复字符的最长子串」为例：

fun lengthOfLongestSubstring(s: String): Int {
    val map = HashMap<Char, Int>()
    var maxLen = 0
    var left = 0
    for (right in s.indices) {
        map[s[right]]?.let { prev ->
            if (prev >= left) left = prev + 1  // 只向右收缩，避免窗口倒退
        }
        map[s[right]] = right
        maxLen = maxOf(maxLen, right - left + 1)
    }
    return maxLen
}

left = maxOf(left, prev + 1) 这一细节至关重要——若直接赋值会导致窗口左边界倒退，产生错误答案。

两类模板：

• 固定窗口：子数组最大和（窗口大小 k 固定，进一出一）
• 可变窗口：收缩条件灵活，right 扩张时频次 +1，left 收缩时 -1

高频变体：最小覆盖子串（76）、字符异位词（438）、水果成篮（904）。掌握「何时收缩左边界」是核心——通常是窗口内某字符频次超标，或窗口长度超出限制。这套哈希计数模板在多道题中反复出现，专项练习性价比极高。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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