这是一种降低时间复杂度的技巧。

209. 长度最小的子数组

难度中等

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。

找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。

示例 1：

输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出：2
解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {

        int l = 0, r = -1;
        int sum = 0;
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        while(l < nums.length){
            if(r + 1 < nums.length && sum < target){
                // r++;
                sum += nums[++r];
            }else{
                sum -= nums[l++];
                // l++;
            }

            if(sum >= target){
                res = Math.min(res, r - l + 1);
            }
        }

        return res == Integer.MAX_VALUE ? 0: res;

    }
}

int l = 0, r = -1;滑动窗口的大小，一开始把有边界定义为-1，一开始窗口不包含任何值。

r + 1 < nums.length 为了防止数组越界

和条件的值进行比较。target

比target 小，右边界右移，窗口增加

比tartget 大，左边界右移，窗口缩小

每次及时更新结果，最后返回题目要求的最小值。res = Math.min(res, r - l + 1);

//上面是从左边界遍历，时间ON
//也可以从右边界遍历。看个人习惯。
 // 滑动窗口
    public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
        int left = 0;
        int sum = 0;
        int result = Integer.MAX_VALUE;
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
            sum += nums[right];
            while (sum >= s) {
                result = Math.min(result, right - left + 1);
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
    }

3. 无重复字符的最长子串

难度中等6271

给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: s = "abcabcbb"
输出: 3 
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。

示例 2:

输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        
        //滑动窗口
        int left = 0; int right = -1;
        int res = 0;//
        int [] flag = new int[256];

        while(left < s.length()){
            //增加窗口
            if(right + 1 < s.length() && flag[s.charAt(right + 1)] == 0){
                right++;
                flag[s.charAt(right)]++;
            }else{
                flag[s.charAt(left)]--;
                left++;
            }
            res = Math.max(res, right - left + 1);
        }
        return res;
    }
}

这题，几乎是一个思想。用一个查找表去对照，这里用的是一个数组。

r + 1 < nums.length 为了防止数组越界

判断窗口变换的条件

不包含，右边界右移，窗口增加

包含，左边界右移，窗口缩小

每次及时更新结果，最后返回题目要求的最大值。res = Math.max(res, right - left + 1);