一、算法介绍
滑动窗口（Sliding Window）是一种常用的算法技巧，它主要用于解决字符串或数组相关的问题。它通过维护一个固定大小的窗口，不断滑动窗口来处理数据。
滑动窗口算法的基本思想是，通过定义两个指针，一个指向窗口的起始位置，另一个指向窗口的结束位置，然后不断移动窗口，并读取窗口的内容，并进行必要的操作。
滑动窗口适用于解决一些需要在连续子串或子数组中查找或计算的问题，例如求最长无重复字符子串、找到字符串中包含目标子串的最小窗口等。通过滑动窗口算法，可以在线性时间复杂度内解决这些问题。
具体实现滑动窗口算法时，一般使用双指针来表示窗口的起始和结束位置，然后根据问题的需求，不断移动窗口，更新结果或记录状态。在移动窗口时，可以根据问题的特点进行优化，避免不必要的计算。同时，在使用滑动窗口算法时，需要仔细考虑窗口的边界条件，以确保算法的正确性和有效性。
黄色的是窗口，每一次向右移动一格，更新后，窗口内的内容发生了变化。
二、题目
2269. 找到一个数字的 K 美丽值
一个整数 num 的 k 美丽值定义为 num 中符合以下条件的 子字符串 数目：
- 子字符串长度为
k。 - 子字符串能整除
num。
给你整数 num 和 k ，请你返回 num 的 k 美丽值。
注意：
- 允许有 前缀 0 。
-
0不能整除任何值。
一个 子字符串 是一个字符串里的连续一段字符序列。
示例 1：
输入：num = 240, k = 2
输出：2
解释：以下是 num 里长度为 k 的子字符串：
- "240" 中的 "24" ：24 能整除 240 。
- "240" 中的 "40" ：40 能整除 240 。
所以，k 美丽值为 2 。
示例 2：
输入：num = 430043, k = 2
输出：2
解释：以下是 num 里长度为 k 的子字符串：
- "430043" 中的 "43" ：43 能整除 430043 。
- "430043" 中的 "30" ：30 不能整除 430043 。
- "430043" 中的 "00" ：0 不能整除 430043 。
- "430043" 中的 "04" ：4 不能整除 430043 。
- "430043" 中的 "43" ：43 能整除 430043 。
所以，k 美丽值为 2 。
三、解题代码
class Solution:
def divisorSubstrings(self, num: int, k: int) -> int:
l=0
r=k-1
count = 0
for i in range(0,len(str(num))-k+1):
if int(str(num)[l:r+1])!=0:
if num % int(str(num)[l:r+1])==0:
count=count+1
l=l+1
r=r+1
return countl 和 r 是滑动窗口两端的指针，分别指向最左端和最右端，随for循环一起移动，实现窗口移动的动作。count是计数，统计符合要求的数。
四、其他解法
利用整除(//)和取余(%)实现在数据中取数的功能。我们可以将整数 num 分别除以相应位数的权重（10的幂），然后取其整数部分或余数来获取特定位上的数字。例如，对于数字 123456，我们可以使用整除和取余运算符来提取每个位上的数字。
num = 123456
# 依次取出各个位的数字
digit_6 = num // 100000
digit_5 = (num // 10000) % 10
digit_4 = (num // 1000) % 10
digit_3 = (num // 100) % 10
digit_2 = (num // 10) % 10
digit_1 = num % 10
print(digit_6, digit_5, digit_4, digit_3, digit_2, digit_1)结果
1 2 3 4 5 6改变%后面的10，也可以实现同时取多位的操作，需要几位就改为10的几次幂。
根据原理实现解题
class Solution:
def divisorSubstrings(self, num: int, k: int) -> int:
count = 0
for i in range(0,len(str(num))-k+1):
if ( num//10**i%10**k)!=0:
if num % ( num//10**i%10**k)==0:
count=count+1
return count只不过运算速度不如之前的方法快，但是这也提供了一个不错的思路。
