滑动窗口主要用于解决 连续子数组 / 子串 问题。

核心思想：

用左右两个指针维护一个连续区间，右边扩张，左边根据条件收缩，避免重复计算。

1. 定长滑动窗口

窗口长度固定为 k。

核心流程：

右边加入
→ 窗口形成
→ 更新答案
→ 左边移出

Python 模板：

left = 0
sums = 0
for right, x in enumerate(nums):    
    sums += x    
    if right + 1 >= k:  # 此时窗口长度为 k，更新答案        
        sums -= nums[left]        
        left += 1

也可以直接计算左端点：

for right, x in enumerate(nums):    
    sums += x    
    if right + 1 >= k:        # 更新答案
        left = right + 1 - k          
        sums -= nums[left]

常见题型：

• 长度为 k 的最大 / 最小子数组和
• 固定长度窗口统计
• 长度为 k 且元素互不相同

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2. 不定长滑动窗口

窗口长度会根据条件动态变化。

核心流程：

右边扩张
→ 窗口不合法
→ 左边收缩
→ 重新合法
→ 更新答案

Python 模板：

left = 0
for right, x in enumerate(nums):    
    # x 加入窗口   

    while 窗口不合法:       
                  # nums[left] 移出窗口   
     
        left += 1
    
# 更新答案

例如维护窗口和：

left = 0sums = 0
for right, x in enumerate(nums):    
    sums += x    

    while sums > target:        
        sums -= nums[left]        
        left += 1    

ans = max(ans, right - left + 1)

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3. 哈希表 + 滑动窗口

遇到重复元素、出现次数问题时，经常搭配字典：

from collections import defaultdictcnt = defaultdict(int)
left = 0
for right, x in enumerate(nums):    
    cnt[x] += 1
    
    while cnt[x] > 1:        
        cnt[nums[left]] -= 1        
        left += 1
    
ans = max(ans, right - left + 1)

这个思路常用于：

最长无重复子串
每个元素最多出现 k 次
窗口中不同元素数量限制

总结

定长滑动窗口重点：

什么时候窗口形成。

不定长滑动窗口重点：

什么时候窗口不合法。

做题时主要想清楚：

窗口维护什么？
什么时候移动 left？
什么时候更新答案？