算法的概述：
滑动窗口法，可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质（长度等）的问题。由于区间连续，因此当区间发生变化时，可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝，这样便减少了重复计算，降低了时间复杂度。往往类似于“请找到满足 xx 的最 x 的区间(子串、子数组)的 xx”这类问题都可以使用该方法进行解决。
算法的思路：
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，把索引闭区间 [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。左右指针轮流前进，窗口大小增增减减，窗口不断向右滑动。
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。
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。
算法的例题：
console.log("-----------滑动窗口算法------------")
//一 ： 字符串的无重复最长连续子串的长度
function lengthOfLongestSubstring(s) {
let arr = [];
let max = 0;
for (let i = 0; i < s.length; i ++) {
//如果之前存在，就删除，知道没有为止
if(arr.indexOf(s[i]) !== -1) {
arr.splice(0, arr.indexOf(s[i]) + 1);
}
//加入当前元素
arr.push(s[i]);
//取最大
max = Math.max(max, arr.length);
}
return max;
};
console.log("字符串的无重复最长连续子串的长度",lengthOfLongestSubstring("abcabcabc"))
//二 ： 和为S的连续正数数列
function findContinuousSequence(sum){
let ans = []
let first = 1,last = 2,total = 0;
while(first < last)
{
//等差数列求和公式 total = (a0 + an) *n/2
total = (first + last) * (last - first + 1)/2;
if(total == sum)
{
for(let i = first; i <= last; ++i){
ans.push(i);
++first;
}
}
else if(total > sum){
// total > sum,让first走;
++first;
}
else{
//total < sum,让last走;
++last;
}
}
return ans;
}
console.log("和为S的连续正数数列",findContinuousSequence(10))
//三 ： 长度最小的字数组
function minSubArrayLen(target, nums){
if (nums.length == 0) {
return 0
}
let right = 0, min = nums.length+1, sum = nums[0]
for (var left = 0; left < nums.length; left++) {
while(sum < target){
if(right + 1 < nums.length)
++right;
else
break;
sum += nums[right];
}
if (sum >= target) {
min = Math.min(min,(right-left+1))
}
sum -= nums[left];
}
return min > nums.length ? 0 : min;
}
console.log("长度最小的字数组",minSubArrayLen(11,[1,2,3,4,5]))
