穿插一句，今天文末再送书哈...
回归正题：
两点原因，第一点就是有读者说过去文章太长，是否可以考虑截取出来，分类讨论。这一点我是有考虑的，事实上本身文章已经是一个类别了，比如说动态规划，整个介绍超过万字，自我感觉才把一个问题描述的比较清楚。所以，后面考虑再细分，使得想要表述的问题更加调理清楚，可读性更强。
另外一点原因呢，就是关于文章页面展示。也是关于一个可读性的方面，这个是真真切切花了将近一个月搞的一个事情。就是重新打理了一个网站（，感觉还是比较漂亮的，每天都要看几眼、、哈哈）。
这中间还有人问到为什么域名起这样的一个名字，还穿插着数字，咱们还是后面有空在说说（later。。。）
今天咱们一起要讨论的是关于「字符串」的第一块内容。
字符串 - 滑动窗口今天再把整个的刷题脑图放出来，前面的已经细化，后面一块一块逐渐会整理出来。
可以看在整个大的脑图当中「字符串 - 滑动窗口」这一块。
上面是整个 LeetCode 算法刷题计划，图中只细化了二叉树、动态规划和字符串相关理论分析和题目的讲解。所以，没有加入的同学们可以私信我，即使现在没有计划刷题的也可以加入进来，当个看客也不错，身处互联网，迟早会用到。
之前说到过，「字符串」这一块会出 10 篇复盘总结，今天是第一篇「字符串 - 滑动窗口」。
「字符串 - 滑动窗口」这一块咱们安排了四个问题，准备用这四个问题将滑动窗口的使用以及相关题目讨论清楚。
【简单】滑动窗口数字之和（引例）
【中等】567.字符串的排列 https://leetcode-cn.com/problems/permutation-in-string/
【困难】239.滑动窗口最大值 https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/
【中等】3.无重复字符的最长子串 https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/
滑动窗口-引例滑动窗口算法一般是作用在字符串或者数组上，通过不断的滑动逻辑窗口，在特定窗口大小内进行计算的过程。
滑动窗口的方式可以降低时间复杂度，从而减短计算的执行时间。
引例：比如说在字符串 s="5189623196" 中，窗口大小 w=5，找出每个窗口字符子串的和。
普通的计算方式：每 5 个进行一次求个计算，时间复杂度方面能够达到 O(N^2)。
利用窗口的方式：可很大程度可以减小时间方面的消耗。就拿引例来说，时间复杂度应该是O(N)的线性复杂度。
该案例核心思路是：窗口在每一次的滑动前后，中间元素内容没有改变，仅仅改变的是开头和结尾元素。
即：下一窗口内元素之和 = 上一窗口元素和 - 离开窗口元素值 + 新加入窗口元素值
下面分步骤进行讨论，将最终结果写入到 res 中。
步骤一：直接计算窗口内元素和，res = [29]
步骤二：在上一步骤的基础上，减去离开窗口的元素，加上新加入窗口的元素。
步骤三：继续在上一步骤的基础上，减去离开窗口的元素，加上新加入窗口的元素
相同逻辑继续执行....
步骤六：滑动窗口将最后一个元素包含进来
上述每一步骤中，将 sum 值都添加到最终的结果变量 res 中。
滑动窗口这样的思维方式就很巧妙的进行在窗口的不断移动，进而产生各元素在窗口边界进进出出，利用这一点，在时间复杂度方面进行了一个很大提升！