这是力扣第 3 题「无重复字符的最长子串」，难度中等：
这个题终于有了点新意，不是一套框架就出答案，不过反而更简单了，稍微改一改框架就行了：
// 注意：java 代码由 chatGPT🤖 根据我的 cpp 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 cpp 代码对比查看。
int lengthOfLongestSubstring(String s) {
Map<Character, Integer> window = new HashMap<>();
int left = 0, right = 0;
int res = 0; // 记录结果
while (right < s.length()) {
char c = s.charAt(right);
right++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);
// 判断左侧窗口是否要收缩
while (window.get(c) > 1) {
char d = s.charAt(left);
left++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
window.put(d, window.get(d) - 1);
}
// 在这里更新答案
res = Math.max(res, right - left);
}
return res;
}
这就是变简单了，连 need 和 valid 都不需要，而且更新窗口内数据也只需要简单的更新计数器 window 即可。
当 window[c] 值大于 1 时，说明窗口中存在重复字符，不符合条件，就该移动 left 缩小窗口了嘛。
唯一需要注意的是，在哪里更新结果 res 呢？我们要的是最长无重复子串，哪一个阶段可以保证窗口中的字符串是没有重复的呢？
这里和之前不一样，要在收缩窗口完成后更新 res，因为窗口收缩的 while 条件是存在重复元素，换句话说收缩完成后一定保证窗口中没有重复嘛。
好了，滑动窗口算法模板就讲到这里，希望大家能理解其中的思想，记住算法模板并融会贯通。回顾一下，遇到子数组/子串相关的问题，你只要能回答出来以下几个问题，就能运用滑动窗口算法：
1、什么时候应该扩大窗口？
2、什么时候应该缩小窗口？
3、什么时候应该更新答案？
最后附上大佬的可视化：