根据网上所言，滑动窗口算法用于求满足某种条件的最短或最长子数组（子串）如：
1）最小摘要
2）sum大于target的最短子数组
3）最长的无重复字符的子串
4）最长的最多有k个不同字符的子串
本次做了道最长无重复字符子串的题目
题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/
不多加以思考，硬套模板，尝试能否解出题目。
首先是基础的声明：
字符串长度为0，那么结果肯定是0，就返回。
由于题目要求求不重复的子串，不重复那肯定是集合，所以用集合来存子串。
max_length就是所求的解。
left就是滑动窗口必备的左坐标。
然后开始套：
先是窗口右端扩展，加进s[j]，更新条件，虽然不知道为什么，但是扩展肯定是在child中插入s[j]了，故：
第二步，不满足的条件：
往这边思考，寻找不重复的子串的不满足条件那就是找到重复字符了，所以while里面就是子串有字符重复的判定。
如果find函数的返回值和end函数相等，说明直到找到最后面都找不到，而一旦不相等就说明重复了。
第三步，移除左端的s[j]，更新条件，然后i++，这里的i++指的应该是left坐标。
第四步，此时重新满足条件，和最优比较并记录。那就是要记下最大长度咯。
j-left+1就是滑动窗口包住的子串的长度。
套完了，试着提交一下。
并没有能过呢~
什么原因呢？分析一下整体逻辑
再提交下试试：
1.思路：滑动窗口。维护一个窗口，窗口记录着以当前窗口右端字符为最右字符的最长不重复子串。随着窗口右部的移动，能遍历所有的最长不重复子串。用一个数组记录每个字符在窗口扫过（包括窗口内）的最右位置。为了保证窗口字符不重复。右部每移入一个字符，如果该字符存在原窗口中，窗口左端必须更新为该字符的原来最近位置加1；该字符不存在，则左端不更新。我的解答跟官方的解答并没有太大的性能差异。虽然我的思路不一样，但是我在实现的过程中也是基于一个滑动的向右扫描。官方解答的高明之处在于用数组记录了每个字符的最近出现位置，对移入的每个字符，直接查看它的上次位置。而我则是要在已有子串中一个一个与该字符判等，当不重复子串长度较长时，性能较差。
