（一）介绍

滑动窗口法，也叫尺取法（可能也不一定相等，大概就是这样 ），可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质（长度等）的问题。

由于区间连续，因此当区间发生变化时，可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝，这样便减少了重复计算，降低了时间复杂度。往往类似于“请找到满足xx的最x的区间（子串、子数组）的xx”这类问题都可以使用该方法进行解决

（二）目的

减少 while 循环

（三）主要思路

滑动窗口特点：找不同

例如：与上一次相比，本次删除了第一个元素，向后添加了一个元素

删除数组第一项：shift

向后增加一项：push

参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61564531

var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
      if (nums.length === 0) {
        return []
      }
      var result = []
      var targetMaxArr = nums.slice(0, k)
      var rightIndex = k - 1
      while (rightIndex <= nums.length - 1) {
        result.push(Math.max(...targetMaxArr))
        rightIndex++
        targetMaxArr.push(nums[rightIndex])
        targetMaxArr.shift()
      }
      return result
    }

核心：维护一个滑动窗口，右侧负责扩张该窗口的大小 左侧负责缩小该窗口的大小。左侧、右侧只能向右移动 不能再往回返

var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
      if (s.length === 0) {
        return 0 
      }
      var map = new Map()
      var leftPoint = 0
      var rightPoint = 0
      var maxResult = 0
      while (rightPoint < s.length) {
        var pos = map.get(s[rightPoint])
        // 存在 并且在当前区间内 不能再跳出去了
        if (pos >= leftPoint && pos <= rightPoint) {
          // 窗口左边界变为出现的下一个位置
          leftPoint = pos + 1
        }
        map.set(s[rightPoint], rightPoint)
        // 移动一次就算一下
        maxResult = Math.max(maxResult, rightPoint - leftPoint + 1)
        rightPoint++
      }
      return maxResult
    }