算法技巧总结（四）滑动窗口

• 滑动窗口字面意思就是这个窗口是移动的，也就是移动是按照一定方向来的。窗口大小并不是固定的，可以不断扩容直到满足一定的条件；也可以不断缩小，直到找到一个满足条件的最小窗口；当然也可以是固定大小。

• 滑动窗口实际上也算是双指针的应用，同样是由左右指针，右指针的作用是不断扩大窗口的范围，当窗口内的对象符合某个条件时，进行统计或者某种操作；然后左指针作用收缩窗口来打破条件，以便让右指针右移继续扩大窗口

• 滑动窗口的应用：

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
        //特殊情况直接排除
        if(s.empty()||words.empty())return {};
        
        //存放结果的数组
        vector<int> result;
        
        //单词数组中的单词的大小，个数，以及总长度
        int one_word=words[0].size();
        int word_num=words.size();
        int all_len=one_word*word_num;
        
        //建立单词->单词个数的映射
        unordered_map<string,int> m1;
        for(const auto& w:words)m1[w]++;
        
        for(int i=0;i<one_word;++i)
        {
            //left和rigth表示窗口的左右边界，count用来统计匹配的单词个数
            int left=i,right=i,count=0;
            
            unordered_map<string,int>m2;
            
            //开始滑动窗口
            while(right+one_word<=s.size())
            {
                //从s中提取一个单词拷贝到w
                string w=s.substr(right,one_word);
                right+=one_word;//窗口右边界右移一个单词的长度
                
                if(m1.count(w)==0){//此单词不在words中，表示匹配不成功,然后重置单词个数、窗口边界、以及m2
                    count=0;
                    left=right;
                    m2.clear();
                }
                else{//该单词匹配成功，添加到m2中
                    m2[w]++;
                    count++;    
                    while(m2.at(w)>m1.at(w))//一个单词匹配多次，需要缩小窗口，也就是left右移
                    {
                        string t_w=s.substr(left,one_word);
                        count--;
                        m2[t_w]--;
                        left+=one_word;
                    }
                    if(count==word_num)result.push_back(left);
                }
            }
        }
        return result;
    }
};