3、此时，我们停止增加 right，转而不断增加 left 指针缩小窗口 [left, right)，直到窗口中的字符串不再符合要求（不包含 T 中的所有字符了）。同时，每次增加 left，我们都要更新一轮结果。
4、重复第 2 和第 3 步，直到 right 到达字符串 S 的尽头。
这个思路其实也不难，第 2 步相当于在寻找一个「可行解」，然后第 3 步在优化这个「可行解」，最终找到最优解，也就是最短的覆盖子串。左右指针轮流前进，窗口大小增增减减，窗口不断向右滑动，这就是「滑动窗口」这个名字的来历。
下面画图理解一下，needs 和 window 相当于计数器，分别记录 T 中字符出现次数和「窗口」中的相应字符的出现次数。
初始状态：
增加 right，直到窗口 [left, right] 包含了 T 中所有字符：
现在开始增加 left，缩小窗口 [left, right]：
直到窗口中的字符串不再符合要求，left 不再继续移动：
之后重复上述过程，先移动 right，再移动 left…… 直到 right 指针到达字符串 S 的末端，算法结束。
如果你能够理解上述过程，恭喜，你已经完全掌握了滑动窗口算法思想。现在我们来看看这个滑动窗口代码框架怎么用：
首先，初始化 window 和 need 两个哈希表，记录窗口中的字符和需要凑齐的字符：
var need,window map[char]int for _,c := range t{ need[c]++ }然后，使用 left 和 right 变量初始化窗口的两端，不要忘了，区间 [left, right) 是左闭右开的，所以初始情况下窗口没有包含任何元素：
left := 0 right := 0 valid := 0 for right < len(s){ // 开始滑动 }其中 valid 变量表示窗口中满足 need 条件的字符个数，如果 valid 和 need.size 的大小相同，则说明窗口已满足条件，已经完全覆盖了串 T。
现在开始套模板，只需要思考以下四个问题：
1、当移动 right 扩大窗口，即加入字符时，应该更新哪些数据？
2、什么条件下，窗口应该暂停扩大，开始移动 left 缩小窗口？
3、当移动 left 缩小窗口，即移出字符时，应该更新哪些数据？
4、我们要的结果应该在扩大窗口时还是缩小窗口时进行更新？
如果一个字符进入窗口，应该增加 window 计数器；如果一个字符将移出窗口的时候，应该减少 window 计数器；当 valid 满足 need 时应该收缩窗口；应该在收缩窗口的时候更新最终结果。
下面是完整代码：
func minWindow(s string, t string) string{ need, window := map[byte]int{}, map[byte]int{} // go中无char.还有注意不能只声明，不创建 for i:=0;i<len(t);i++{ // 使用range遍历得到是rune,使用t[i]得到的是byte need[t[i]]++ } left := 0 right := 0 valid := 0 // 记录最小覆盖子串的起始索引及长度 start := 0 temp := math.MaxInt32 // 保存长度 for right < len(s){ // c是将移入窗口的字符 c := s[right] // 右移窗口 right++ // 进行窗口内数据的一系列更新 if need[c]!=0{ window[c]++ if window[c] == need[c]{ valid++ } } // 判断左侧窗口是否要收缩 for valid == len(need){ // 在这里更新最小覆盖字串 if right - left < temp{ start = left temp = right - left } // d是将移除窗口的字符 d := s[left] // 左移窗口 left++ // 进行窗口内数据的一系列更新 if need[d]!=0{ if window[d]==need[d]{ valid-- } window[d]-- } } } // 返回最小覆盖字串 if temp == math.MaxInt32{ return "" }else{ return s[start:start+temp] } }