前情提示：Go语言学习者。本文参考https://labuladong.gitee.io/algo，代码自己参考抒写，若有不妥之处，感谢指正
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涉及题目
鉴于前文 [二分搜索框架详解] 的那首《二分搜索升天词》很受好评，并在民间广为流传，成为安睡助眠的一剂良方，今天在滑动窗口算法框架中，我再次编写一首小诗来歌颂滑动窗口算法的伟大：
关于双指针的快慢指针和左右指针的用法，可以参见前文 双指针技巧套路框架，本文就解决一类最难掌握的双指针技巧：滑动窗口技巧。总结出一套框架，可以保你闭着眼睛都能写出正确的解法。
说起滑动窗口算法，很多读者都会头疼。这个算法技巧的思路非常简单，就是维护一个窗口，不断滑动，然后更新答案么。LeetCode 上有起码 10 道运用滑动窗口算法的题目，难度都是中等和困难。该算法的大致逻辑如下：
left := 0
right := 0
for right < len(s){
// 增大窗口
window = append(window, s[right])
right++
for window needs shrink{
// 缩小窗口
window.remove(s[left]) // 伪码
left++
}
}
这个算法技巧的时间复杂度是 O(N)，比字符串暴力算法要高效得多。
其实困扰大家的，不是算法的思路，而是各种细节问题。比如说如何向窗口中添加新元素，如何缩小窗口，在窗口滑动的哪个阶段更新结果。即便你明白了这些细节，也容易出 bug，找 bug 还不知道怎么找，真的挺让人心烦的。
所以今天我就写一套滑动窗口算法的代码框架，我连再哪里做输出 debug 都给你写好了，以后遇到相关的问题，你就默写出来如下框架然后改三个地方就行，还不会出 bug：
// 滑动窗口算法框架
func slidingWindow(s string, t string){
need, window := map[byte]int{}, map[byte]int{} // go中无char.还有注意不能只声明，不创建
for i:=0;i<len(t);i++{ // 使用range遍历得到是rune,使用t[i]得到的是byte
need[t[i]]++ // map[key]访问哈希表中键对应的值。如果key不存在，自动创建这个key,并把map[key]赋值为0
}
left := 0
right := 0
valid := 0
for right < len(s){
// c是将移入窗口的字符
c := s[right]
// 右移窗口
right++
// 进行窗口内数据的一系列更新
...
// debug输出的位置
fmt.Print("windows: [%d,%d]\n",left,right)
//
// 判断左侧窗口是否要收缩
for window needs shrink{
// d是将一处窗口的字符
d := s[left]
// 左移窗口
left++
// 进行窗口内数据的一系列更新
...
}
}
}
其中两处 ... 表示的更新窗口数据的地方，到时候你直接往里面填就行了。
而且，这两个 ... 处的操作分别是右移和左移窗口更新操作，等会你会发现它们操作是完全对称的。
说句题外话，我发现很多人喜欢执着于表象，不喜欢探求问题的本质。比如说有很多人评论我这个框架，说什么散列表速度慢，不如用数组代替散列表；还有很多人喜欢把代码写得特别短小，说我这样代码太多余，影响编译速度，LeetCode 上速度不够快。
我服了。算法看的是时间复杂度，你能确保自己的时间复杂度最优，就行了。至于 LeetCode 所谓的运行速度，那个都是玄学，只要不是慢的离谱就没啥问题，根本不值得你从编译层面优化，不要舍本逐末……
本文重点在于算法思想，你把框架思维了然于心，然后随你魔改代码好吧，你高兴就好。
言归正传，下面就直接上四道 LeetCode 原题来套这个框架，其中第一道题会详细说明其原理，后面四道就直接闭眼睛秒杀了。
因为滑动窗口很多时候都是在处理字符串相关的问题，Java 处理字符串不方便，原始参考文章使用C++实现，但本文代码为 Go 实现。不会用到什么编程方面的奇技淫巧，但是还是简单介绍一下一些用到的数据结构，以免有的读者因为语言的细节问题阻碍对算法思想的理解：
go的map实现方式和C++中unordered_map一样，都是哈希表（字典），Go和C++可以使用方括号访问键对应的值 map[key]。需要注意的是，如果该 key 不存在，Go和C++ 会自动创建这个 key，并把 map[key] 赋值为 0。
所以代码中多次出现的 map[key]++ 相当于 Java 的 map.put(key, map.getOrDefault(key, 0) + 1)。
一、最小覆盖子串
题目不难理解，就是说要在 S(source) 中找到包含 T(target) 中全部字母的一个子串，顺序无所谓，但这个子串一定是所有可能子串中最短的。
如果我们使用暴力解法，代码大概是这样的：
for i:=0; i<len(s);i++{
for j:=i+1; j<len(s);j++{
if s[i:j]包含t的所有字母：
更新答案
}
}
思路很直接，但是显然，这个算法的复杂度肯定大于 O(N^2) 了，不好。
滑动窗口算法的思路是这样：
1、我们在字符串 S 中使用双指针中的左右指针技巧，初始化 left = right = 0，把索引左闭右开区间 [left, right) 称为一个「窗口」。
2、我们先不断地增加 right 指针扩大窗口 [left, right)，直到窗口中的字符串符合要求（包含了 T 中的所有字符）。
3、此时，我们停止增加 right，转而不断增加 left 指针缩小窗口 [left, right)，直到窗口中的字符串不再符合要求（不包含 T 中的所有字符了）。同时，每次增加 left，我们都要更新一轮结果。
4、重复第 2 和第 3 步，直到 right 到达字符串 S 的尽头。
这个思路其实也不难，第 2 步相当于在寻找一个「可行解」，然后第 3 步在优化这个「可行解」，最终找到最优解，也就是最短的覆盖子串。左右指针轮流前进，窗口大小增增减减，窗口不断向右滑动，这就是「滑动窗口」这个名字的来历。
下面画图理解一下，needs 和 window 相当于计数器，分别记录 T 中字符出现次数和「窗口」中的相应字符的出现次数。
初始状态：
增加 right，直到窗口 [left, right] 包含了 T 中所有字符：
现在开始增加 left，缩小窗口 [left, right]：
直到窗口中的字符串不再符合要求，left 不再继续移动：
之后重复上述过程，先移动 right，再移动 left…… 直到 right 指针到达字符串 S 的末端，算法结束。
如果你能够理解上述过程，恭喜，你已经完全掌握了滑动窗口算法思想。现在我们来看看这个滑动窗口代码框架怎么用：
首先，初始化 window 和 need 两个哈希表，记录窗口中的字符和需要凑齐的字符：
var need,window map[char]int
for _,c := range t{
need[c]++
}
然后，使用 left 和 right 变量初始化窗口的两端，不要忘了，区间 [left, right) 是左闭右开的，所以初始情况下窗口没有包含任何元素：
left := 0
right := 0
valid := 0
for right < len(s){
// 开始滑动
}
其中 valid 变量表示窗口中满足 need 条件的字符个数，如果 valid 和 need.size 的大小相同，则说明窗口已满足条件，已经完全覆盖了串 T。
现在开始套模板，只需要思考以下四个问题：
1、当移动 right 扩大窗口，即加入字符时，应该更新哪些数据？
2、什么条件下，窗口应该暂停扩大，开始移动 left 缩小窗口？
3、当移动 left 缩小窗口，即移出字符时，应该更新哪些数据？
4、我们要的结果应该在扩大窗口时还是缩小窗口时进行更新？
如果一个字符进入窗口，应该增加 window 计数器；如果一个字符将移出窗口的时候，应该减少 window 计数器；当 valid 满足 need 时应该收缩窗口；应该在收缩窗口的时候更新最终结果。
下面是完整代码：
func minWindow(s string, t string) string{
need, window := map[byte]int{}, map[byte]int{} // go中无char.还有注意不能只声明，不创建
for i:=0;i<len(t);i++{ // 使用range遍历得到是rune,使用t[i]得到的是byte
need[t[i]]++
}
left := 0
right := 0
valid := 0
// 记录最小覆盖子串的起始索引及长度
start := 0
temp := math.MaxInt32 // 保存长度
for right < len(s){
// c是将移入窗口的字符
c := s[right]
// 右移窗口
right++
// 进行窗口内数据的一系列更新
if need[c]!=0{
window[c]++
if window[c] == need[c]{
valid++
}
}
// 判断左侧窗口是否要收缩
for valid == len(need){
// 在这里更新最小覆盖字串
if right - left < temp{
start = left
temp = right - left
}
// d是将移除窗口的字符
d := s[left]
// 左移窗口
left++
// 进行窗口内数据的一系列更新
if need[d]!=0{
if window[d]==need[d]{
valid--
}
window[d]--
}
}
}
// 返回最小覆盖字串
if temp == math.MaxInt32{
return ""
}else{
return s[start:start+temp]
}
}
PS：使用 Java 的读者要尤其警惕语言特性的陷阱。Java 的 Integer，String 等类型判定相等应该用
equals方法而不能直接用等号==，这是 Java包装类的一个隐晦细节。所以在左移窗口更新数据的时候，不能直接改写为window.get(d) == need.get(d)，而要用window.get(d).equals(need.get(d))，之后的题目代码同理。
需要注意的是，当我们发现某个字符在 window 的数量满足了 need 的需要，就要更新 valid，表示有一个字符已经满足要求。而且，你能发现，两次对窗口内数据的更新操作是完全对称的。
当 valid == need.size() 时，说明 T 中所有字符已经被覆盖，已经得到一个可行的覆盖子串，现在应该开始收缩窗口了，以便得到「最小覆盖子串」。
移动 left 收缩窗口时，窗口内的字符都是可行解，所以应该在收缩窗口的阶段进行最小覆盖子串的更新，以便从可行解中找到长度最短的最终结果。
至此，应该可以完全理解这套框架了，滑动窗口算法又不难，就是细节问题让人烦得很。以后遇到滑动窗口算法，你就按照这框架写代码，保准没有 bug，还省事儿。
下面就直接利用这套框架秒杀几道题吧，你基本上一眼就能看出思路了。
二、字符串排列
LeetCode 567 题，Permutation in String，难度 Medium：
注意哦，输入的 s1 是可以包含重复字符的，所以这个题难度不小。
这种题目，是明显的滑动窗口算法，相当给你一个 S 和一个 T，请问你 S 中是否存在一个子串，包含 T 中所有字符且不包含其他字符？
首先，先复制粘贴之前的算法框架代码，然后明确刚才提出的 4 个问题，即可写出这道题的答案：
// 滑动窗口算法框架——判断s中是否存在t的排列
func checkInclusion(t string, s string) bool{
need, window := map[byte]int{}, map[byte]int{} // go中无char.还有注意不能只声明，不创建
for i:=0;i<len(t);i++{ // 使用range遍历得到是rune,使用t[i]得到的是byte
need[t[i]]++ // map[key]访问哈希表中键对应的值。如果key不存在，自动创建这个key,并把map[key]赋值为0
}
left := 0
right := 0
valid := 0
for right < len(s){
// c是将移入窗口的字符
c := s[right]
// 右移窗口
right++
// 进行窗口内数据的一系列更新【关键】
if need[c]!=0{
window[c]++
if window[c]==need[c]{
valid++
}
}
// 判断左侧窗口是否要收缩
for right - left >= len(t){
// 在这里判断是否找到合法的字串【关键】
if valid == len(need){
return true
}
// d是将一处窗口的字符
d := s[left]
// 左移窗口
left++
// 进行窗口内数据的一系列更新【关键】
if need[d]!=0{
if window[d] == need[d]{
valid--
}
window[d]--
}
}
}
// 未找到符合条件的子串
return false
}
对于这道题的解法代码，基本上和最小覆盖子串一模一样，只需要改变两个地方：
1、本题移动 left 缩小窗口的时机是窗口大小大于 t.size() 时，应为排列嘛，显然长度应该是一样的。
2、当发现 valid == need.size() 时，就说明窗口中就是一个合法的排列，所以立即返回 true。
至于如何处理窗口的扩大和缩小，和最小覆盖子串完全相同。
三、找所有字母异位词
这是 LeetCode 第 438 题，Find All Anagrams in a String，难度 Medium：
呵呵，这个所谓的字母异位词，不就是排列吗，搞个高端的说法就能糊弄人了吗？相当于，输入一个串 S，一个串 T，找到 S 中所有 T 的排列，返回它们的起始索引。
直接默写一下框架，明确刚才讲的 4 个问题，即可秒杀这道题：
// 滑动窗口算法框架——找所有字母异位词
func findAnagrams(s string, t string) []int{
need, window := map[byte]int{}, map[byte]int{} // go中无char.还有注意不能只声明，不创建
for i:=0;i<len(t);i++{ // 使用range遍历得到是rune,使用t[i]得到的是byte
need[t[i]]++ // map[key]访问哈希表中键对应的值。如果key不存在，自动创建这个key,并把map[key]赋值为0
}
left := 0
right := 0
valid := 0
res := []int{} // 【重要】
for right < len(s){
// c是将移入窗口的字符
c := s[right]
// 右移窗口
right++
// 进行窗口内数据的一系列更新【重要】
if need[c]!=0{
window[c]++
if window[c] == need[c]{
valid++
}
}
// 判断左侧窗口是否要收缩
for right - left >= len(t){
// 窗口符合条件时，将起始索引加入res【重要】
if valid == len(need){
res = append(res, left)
}
// d是将一处窗口的字符
d := s[left]
// 左移窗口
left++
// 进行窗口内数据的一系列更新【重要】
if need[d]!=0{
if window[d] == need[d]{
valid--
}
window[d]--
}
}
}
return res
}
跟寻找字符串的排列一样，只是找到一个合法异位词（排列）之后将起始索引加入 res 即可。
四、最长无重复子串
这是 LeetCode 第 3 题，Longest Substring Without Repeating Characters，难度 Medium：
这个题终于有了点新意，不是一套框架就出答案，不过反而更简单了，稍微改一改框架就行了：
// 滑动窗口算法框架——最长无重复子串
func lengthOfLongestSubstring(s string) int{
window := map[byte]int{} // go中无char.还有注意不能只声明，不创建
left := 0
right := 0
res := 0 // 记录结果
for right < len(s){
// c是将移入窗口的字符
c := s[right]
// 右移窗口
right++
// 进行窗口内数据的一系列更新【重要】
window[c]++
// 判断左侧窗口是否要收缩
for window[c]>1{
// d是将一处窗口的字符
d := s[left]
// 左移窗口
left++
// 进行窗口内数据的一系列更新【重要】
window[d]--
}
// 在这里更新答案[重要]
if res < right-left{
res = right -left
}
}
return res
}
这就是变简单了，连 need 和 valid 都不需要，而且更新窗口内数据也只需要简单的更新计数器 window 即可。
当 window[c] 值大于 1 时，说明窗口中存在重复字符，不符合条件，就该移动 left 缩小窗口了嘛。
唯一需要注意的是，在哪里更新结果 res 呢？我们要的是最长无重复子串，哪一个阶段可以保证窗口中的字符串是没有重复的呢？
这里和之前不一样，要在收缩窗口完成后更新 res，因为窗口收缩的 while 条件是存在重复元素，换句话说收缩完成后一定保证窗口中没有重复嘛。
五、最后总结
建议背诵并默写这套框架，顺便背诵一下文章开头的那首诗。以后就再也不怕子串、子数组问题了好吧。
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