滑动窗口是一种常用的算法技巧，可以在一个序列中移动一个固定大小的窗口。下面是一个简单的示例代码来实现滑动窗口：

def sliding_window(nums, k):
    n = len(nums)
    if n < k:
        return []

    result = []
    window = []

    # 初始化窗口
    for i in range(k):
        while window and nums[i] >= nums[window[-1]]:
            window.pop()
        window.append(i)

    result.append(nums[window[0]])

    # 滑动窗口
    for i in range(k, n):
        # 移除窗口左侧元素
        if window[0] <= i - k:
            window.pop(0)

        # 更新窗口
        while window and nums[i] >= nums[window[-1]]:
            window.pop()
        window.append(i)

        result.append(nums[window[0]])

    return result

这个函数接受一个整数列表 nums 和一个窗口大小 k，并返回一个新的列表，包含每个窗口的最大值。

例如，对于输入 [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7] 和窗口大小 3，函数将返回 [3, 3, 5, 5, 6, 7]，分别对应窗口 [1, 3, -1], [3, -1, -3], [-1, -3, 5], [-3, 5, 3], [5, 3, 6], [3, 6, 7] 的最大值。

这个代码示例使用了双端队列来维护一个递减的窗口。首先，通过一个循环初始化窗口，保证窗口中的元素按照从大到小的顺序排列。然后，使用另一个循环来滑动窗口。在滑动过程中，如果窗口中的最大元素已经超出窗口范围，就将其移除。然后，将当前元素加入窗口，并确保窗口中的元素依然按照从大到小的顺序排列。最后，将窗口中的最大元素添加到结果列表中。

这个算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是列表 nums 的长度。因为每个元素最多被添加和移除窗口一次。空间复杂度为 O(k)，其中 k 是窗口大小，因为窗口的大小是固定的。