当窗口的和恰好等于 target 的时候，我们需要记录此时的结果。设此时的窗口为 \([i, j)\)，那么我们已经找到了一个 i 开头的序列，也是唯一一个 i 开头的序列，接下来需要找 i+1 开头的序列，所以窗口的左边界要向右移动
对于第二个问题，我们可以稍微简单地证明一下：
我们一开始要找的是 1 开头的序列，只要窗口的和小于 target，窗口的右边界会一直向右移动。假设 \(1+2+\dots+8\) 小于 target，再加上一个 9 之后， 发现 \(1+2+\dots+8+9\) 又大于 target 了。这说明 1 开头的序列找不到解。此时滑动窗口的最右元素是 9。
接下来，我们需要找 2 开头的序列，我们发现，\(2 + \dots + 8 < 1 + 2 + \dots + 8 < \mathrm{target}\)。这说明 2 开头的序列至少要加到 9。那么，我们只需要把原先 1~9 的滑动窗口的左边界向右移动，变成 2~9 的滑动窗口，然后继续寻找。而右边界完全不需要向左移动。
以此类推，滑动窗口的左右边界都不需要向左移动，所以这道题用滑动窗口一定可以得到所有的解。时间复杂度是 \(O(n)\)。
注：这道题当前可以用等差数列的求和公式来计算滑动窗口的和。不过我这里没有使用求和公式，是为了展示更通用的解题思路。实际上，把题目中的正整数序列换成任意的递增整数序列，这个方法都可以解。
适用场景适用于需要以某一窗口范围的元素遍历数组，而不是单个遍历每个元素。
关键词：窗口、范围
滑动窗口三步走设滑动窗口的左边界为 i，右边界为 j，则滑动窗口框起来的是一个左闭右开区间 \([i, j)\)。
滑动窗口前闭后开，也没想象的那么复杂，其实就是一个队列啦！我们写滑动窗口，其实就是手动实现一个队列啦！！！
详情请看：【数据结构】栈与队列
注意，为了编程的方便，滑动窗口一般表示成一个左闭右开区间。在一开始，\(i=1, j=1\)，滑动窗口位于序列的最左侧，窗口大小为零。
滑动窗口只有 右边界向右移动（扩大窗口） 和 左边界向右移动（缩小窗口） 两个操作，所以实际上非常简单。
特征：
前闭后开，left 元素包含在滑动窗口内，right 元素不包含在滑动窗口内
使用 right 来进行遍历元素，满足条件就 right++，加入滑动窗口
滑动窗口 left、right 只能前进，不能后退，所以一般只用比较最大值即可
操作：
右边界向右移动（扩大窗口）：（双指针）right++; 或者 （双端队列）linkedList.addFirst(right);
左边界向右移动（缩小窗口）：（双指针）left++; 或者 （双端队列）linkedList.removeLast();
滑动窗口三步走：
1. 明确循环条件1.明确循环条件：right 如何遍历数组？什么时候保持循环，什么时候结束循环？
注意：由于滑动窗口是利用队列的原理实现的，前闭后开，所以你得思考一下循环的条件是right < s.length()还是right <= s.length()？
因为有时候使用 right 来一个一个遍历元素时，我们right < s.length()即可遍历完所有元素；
如果我们有时候不使用 right 来一个一个遍历元素的话，即 right 只充当边界使用，那我们就需要right <= s.length()才能遍历完所有元素，这里需要特别注意了！！！切勿生搬硬套！
2.寻找扩缩条件：窗口何时扩大，何时缩小？
注意：这个扩大与缩小的时机得根据题意来具体情况具体分析，并没有一个详细的标准。
3. 完成目标功能3.完成目标功能：当滑动窗口满足条件时，完成目标功能。
滑动窗口法的大体框架其实，滑动窗口就是通过不断调整子序列的 start 和 end 位置，从而获取满足要求的解。
在介绍滑动窗口的框架时候，大家先从字面理解下：
滑动：说明这个窗口是移动的，也就是移动是按照一定方向来的。