最近在刷哈希表，发现有一些题只用哈希表来做是非常麻烦、需要考虑非常多细节的（比如 需要在数组中找到不重复的子集）： 掘金的算法例题：
彩带截取优化问题
问题描述：
小U有一条彩带，每一厘米都被涂上了一种颜色。她需要从彩带上截取一段，使得这段彩带 中的颜色种类不超过K种。为了满足任务要求，小U希望截取的彩带段尽可能长。现在你需 要帮助小U计算出满足条件的最长彩带段的长度。 例如:彩带的长度为8，每个颜色的编号是1，2，3，2,1,4,5，1，小U最多允许3种 不同的颜色。此时，最长的满足条件的彩带段是1，2，3，2,1,长度为5。
这道题乍一看用哈希表直接统计所有遍历到的彩带颜色就好了，如果哈希表大小>K，就说明目前的截取区间 包含的颜色种类大于K种了。但是我们发现：
1、暴力地多重循环不仅会导致超时，哈希表也有包含重复的截取情况，于是我们考虑用滑动窗口来求解。
2、滑动窗口的右端滑到数组最后一个元素时，我们需要结合目前哈希表的大小进行不同的处理。详情看 18-28行，我们默认将 数组最后一个元素 加入到我们的计数中，然后在下一次循环的开头，判断现在的哈希表大小是否已经超过K了，如果是，我们就把得到的数量-1；如果是其他情况，则不变。
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "map"
using namespace std;
int solution(int N, int K, vector<int> a) {
// 这道题使用滑动窗口 + 哈希表
if(N==1)return 1;
map<int, int> now;
int i=0;
int j=0;
int maxnum=0;
int temp=0;
while(i<N)
{
if(j==N || now.size()>K)//还可能后面有满足条件的
{
if(j==N && now.size()<=K)
maxnum=max(maxnum,temp);
else
maxnum=max(maxnum,temp-1);
now.clear();
temp=0;
i++;
j=i;
}
else if (now.size()<=K && j<N) {
now[a[j]]++;
temp++;
j++;
}
}
return maxnum;
}
还有一些类似的哈希表刺客，乍一看使用哈希表就可以破解，实则使用双指针法可以走很多弯路，比如：
三数之和
问题描述
给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
注意： 答案中不可以包含重复的三元组
