參考自：vx:
滑動問題包含乙個滑動視窗，它是乙個執行在乙個大陣列上的子列表，該陣列是乙個底層元素集合。
假設有陣列 [a b c d e f g h ]，乙個大小為 3 的 滑動視窗 在其上滑動，則有：
[a b c]
[b c d]
[c d e]
[d e f]
[e f g]
[f g h]
給定乙個陣列 nums，有乙個大小為 k 的滑動視窗從陣列的最左側移動到陣列的最右側。你只可以看到在滑動視窗 k 內的數字。滑動視窗每次只向右移動一位。
返回滑動視窗最大值。
示例:
輸入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
輸出: [3,3,5,5,6,7]
解釋:
滑動視窗的位置 最大值
--------------- -----
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
利用乙個 雙端佇列，在佇列中儲存元素在陣列中的位置， 並且維持佇列的嚴格遞減,，也就說維持隊首元素是 最大的 ，當遍歷到乙個新元素時, 如果佇列裡有比當前元素小的，就將其移除佇列，以保證佇列的遞減。當佇列元素位置之差大於 k，就將隊首元素移除。
deque的一些用法：
deque兩端都能夠快速插入和刪除元素，但是在頭部插入元素和使用insert()方法在中間插入元素都不會新增元素，而是會覆蓋原來的元素
deq.front()：返回第乙個元素的引用。
deq.back()：返回最後乙個元素的引用。
deq.push_front(x)：把元素x插入到雙向佇列的頭部。
deq.pop_front()：彈出雙向佇列的第乙個元素。
deq.push_back(x)：把元素x插入到雙向佇列的尾部。
deq.pop_back()：彈出雙向佇列的最後乙個元素。
class solution
q.push_back
(i);
if(q.
front()
==i-k)
//滿了
if(i>=k-1)
}return res;}}
;
示例 1:
輸入: 「abcabcbb」
輸出: 3
解釋: 因為無重複字元的最長子串是 「abc」，所以其長度為 3。
示例 2:
輸入: 「bbbbb」
輸出: 1
解釋: 因為無重複字元的最長子串是 「b」，所以其長度為 1。
示例 3:
輸入: 「pwwkew」
輸出: 3
解釋: 因為無重複字元的最長子串是 「wke」，所以其長度為 3。
請注意，你的答案必須是 子串 的長度，「pwke」 是乙個子串行，不是子串。
思路：當出現重複字元時，拋棄重複出現的字元前一次出現的位置，把新的子串開始位置設定為其+1來統計子串長度，最後得出最長的子串長度。
dict存的是每個字元最後一次出現的位置，start是無重複字串開始的位置
c++**
class solution
dict[s[i]
]= i;
maxlen =
max(maxlen, i - start);}
return maxlen;}}
;
示例:輸入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
輸出: 2
解釋: 子陣列 [4,3] 是該條件下的長度最小的連續子陣列。
高階:如果你已經完成了o(n) 時間複雜度的解法, 請嘗試 o(n log n) 時間複雜度的解法。
解析：定義兩個指標 left 和 right ，分別記錄子陣列的左右的邊界位置。
（1）讓 right 向右移，直到子陣列和大於等於給定值或者 right 達到陣列末尾；
（2）更新最短距離，將 left 像右移一位, sum 減去移去的值；
（3）重複（1）（2）步驟，直到 right 到達末尾，且 left 到達臨界位置
class solution
else
if(sum>=s)}if
(result==n+1)
//所有的nums都加一起都不夠s
return0;
return result;}}
;
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我們學習過計算機網路都知道為了避免擁塞發生，在網路傳輸時有滑動視窗協議控制傳輸時流量。該協議允許傳送方在停止並等待確認前傳送多個資料分組。由於傳送方不必每發乙個分組就停下來等待確認，因此該協議可以加速資料的傳輸，提高網路吞吐量。這個跟我們今天說的滑動視窗演算法是乙個原理。該演算法的作用就是將我們多層...
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