什么是滑动窗口？ 滑动窗口解决什么问题？ 滑动窗口怎么分类？ 滑动窗口的模板？ 滑动窗口与双指针什么关系？
通过下面题目，最长的指定瑕疵度的元音子串，我们来总结一下 简单的滑动窗口的解法。我们先看看题目：
1、题目描述
题目名称：[最长的指定瑕疵度的元音子串]
定义：开头和结尾都是元音字母（aeiouAEIOU）的字符串为 元音字符串 ，其中混杂的非元音字母数量为其 瑕疵度 。比如:
- “a” 、 “aa”是元音字符串，其瑕疵度都为0
- “aiur”不是元音字符串（结尾不是元音字符）
- “abira”是元音字符串，其瑕疵度为2
给定一个字符串，请找出指定瑕疵度的最长元音字符子串，并输出其长度，如果找不到满足条件的元音字符子串，输出0。
子串：字符串中任意个连续的字符组成的子序列称为该字符串的子串。
解答要求时间限制：1000ms, 内存限制：256MB
输入
首行输入是一个整数，表示预期的瑕疵度flaw，取值范围 [0, 65535]。
接下来一行是一个仅由字符a-z和A-Z组成的字符串，字符串长度 (0, 65535]。
输出
输出为一个整数，代表满足条件的元音字符子串的长度。
样例
输入样例 1
0
asdbuiodevauufgh
输出样例 1
3
提示样例 1
满足条件的最长元音字符子串有两个，分别为uio和auu，长度为3。
输入样例 2
2
aeueo
输出样例 2
0
提示样例 2
没有满足条件的元音字符子串，输出0
输入样例 3
1
aabeebuu
输出样例 3
5
提示样例 3
满足条件的最长元音字符子串有两个，分别为aabee和eebuu，长度为5
以上就是题目了，下面说说如何解题。
2、题解和说明
2.1、先贴代码（java实现）：
private static int getLongestFlawedVowelSubstrLen(int flaw, String input) {
int max = 0;
int left = 0;
int right = 0;
int curFlaw = 0;
char[] c = input.toCharArray();
while (right < input.length()) {
if (!isVowel(c[right])) {
curFlaw++;
}
while (left < right && curFlaw > flaw) {
if (!isVowel(c[left])) {
curFlaw--;
}
left++;
}
if (isVowel(c[left]) && isVowel(c[right]) && curFlaw == flaw) {
max = Math.max(max, right - left + 1);
}
right++;
}
return max;
}
private static boolean isVowel(char ch) {
return "aeiouAEIOU".indexOf(ch) != -1;
}
2.2、写一个方法isVowel() 判断元音字母：
private static boolean isVowel(char ch) {
return "aeiouAEIOU".indexOf(ch) != -1;
}
2.3、实现 getLongestFlawedVowelSubstrLen()
根据题意，子字符串求最值，想到双指针，滑动窗口思路，把该初始化的初始化，然后套框架根据条件取最值实现。
2.3.1、定义左右窗left、right，并初始化为0：
int left = 0;
int right = 0;
2.3.2、定义返回的最大值max，并初始化为0：
int max = 0;
char[] c = input.toCharArray(); // 顺便处理下input
2.3.3、套框架：
滑动窗口俩循环：外循环控制右窗，由right控制，内循环控制左窗，由left （和curFlaw）控制：
while (right < input.length()) { // 外循环,控制右窗
//……（内循环）
right++;
}
while (left < right && curFlaw > flaw) { // 内循环，控制左窗(条件curFlaw > flaw)
left++;
}
2.3.4、根据条件，完善代码，更新最值结果。
// 外循环右移右窗口的过程中,遇到非元音字母,瑕疵度增加：right控制放在外循环。
if (!isVowel(c[right])) {
curFlaw++;
}
// 内循环右移左窗口的过程中,遇到非元音字母,瑕疵度减少：left（和curFlaw）控制放在内循环。
if (!isVowel(c[left])) {
curFlaw--;
}
if (isVowel(c[left]) && isVowel(c[right]) && curFlaw == flaw) {
// 更新长度，刷最值：窗口为[left,right],所以长度：right - left + 1
max = Math.max(max, right - left + 1);
}
2.3.5、最后，返回 max 就是我们要的结果了。
return max;
至此，题目就解答完了。该题很适合使用滑动窗口实现。
那么，回到前面问题，什么是滑动窗口？滑动窗口解决什么问题？滑动窗口怎么分类？滑动窗口的模板？滑动窗口与双指针什么关系？
3、滑动窗口总结
1、概念
滑动窗口是一类很常见的解题题型，最常见的就是子串问题了。因为滑动窗口是一个连续的，所以很容易出 最大串，最小串等最优解的问题。各种题型的不同点就是条件不同。因此，万变不离其宗，解好滑动窗口题型的关键就是分析条件了。
2、分类
滑动窗口分两类：A、固定长度窗口 、 B、可变长度窗口
A、固定长度窗口
窗口的大小是固定的，这是其实分为了窗口形成和窗口滑动两个过程，窗口形成就是要先让窗口达到要求的长度； 窗口滑动的过程在右边界长的时候，左边界也要跟着长，维持窗口长度不变；
B、可变长度窗口
这也是遇到最多的，控制窗口移动的不是长度，而是是否达到题目中某一条件，右边窗口一直在尝试移动，试图寻找到一个最值，然后可能会超出，这时候右边不动了，左边去动，左边得去移动重新让整个窗口满足题目中的条件。然后右边就又能移动了。接着跃跃欲试的去达到一个最值；
“毛毛虫”模型
滑动窗口就像毛毛虫在爬，右边脚先去动，动不了了左边脚去动，左边动不了，右边再动，就这样慢慢向前移； 最长子串：右边界不断移动寻找最优解，直至破坏了条件，左边界开始移动，然后满足条件，寻找可行解 最小子串：右边界不断移动寻找可行解，然后满足了条件，左边界开始移动，寻找最优解，直至破坏了条件，右边界再去移动重新使满足条件
while 还是 if
二者的关键区别是：
if(判断条件) {执行语句} ：是单次执行判断。它与else结合形成分支结构语句。
while(判断条件){执行语句} ：是循环执行判断，直到条件不满足。需要注意的是这里的判断条件是不是不断变化的？
那再通过边界移动、条件，你就很轻松知道选哪个了。
3.模板
3.1 最长模板：
左右指针（LR）在起始位置，R指针逐步向右循环滑动，在每次滑动的过程中，如果滑动窗口内的元素满足滑动窗口的需求，R指针不断向右滑动扩大窗口，并不断更新最优结果；如果窗内元素不满足条件，L指针不断向右缩小窗口，在此过程中并不断更新结果，直到R到达结尾
初始化 left，right，result，bestResult
while("右指针没有到结尾"){
窗口扩大，加入right对应元素，更新当前result
while("result不满足要求"){
窗口缩小，移除left对应元素，left右移
}
更新最优结果bestResult
right++;
}
返回bestResult
3.2 最短模板
左右指针（LR）初始在起始点，R逐步向右滑动，在每次滑动的过程中，如果窗口内的元素满足条件，L向右缩小窗口，并不断更新最小的结果，如果窗口内的元素不满足条件，R不断向右扩大窗口，直到R到达字符串的结尾
初始化 left，right，result，bestResult
while("右指针没有到结尾"){
窗口扩大，加入right对应元素，更新当前result
while("result满足要求"){
更新最优结果bestResult
窗口缩小，移除left对应元素，left右移
}
right++;
}
返回bestResult
4、本质
滑窗的本质是一个合规区间，既然是区间，就涉及到了所谓双指针。其实，根据双指针分类（相向、背向、同向），常见的是两个指针从整体的两侧边界向内收缩，这样的两个指针的方向是「相向而行」；而滑动窗口，区间不在于于收缩或者扩展而是在于移动，可以认为两个指针的方向是「同向而行」。
最后总结：子串类问题 + 最值问题 --> 果断采用滑动窗口吧
