在给定最小子序列长度的序列中具有最大成功率的连续子序列

问：

我正在尝试解决一个算法问题，其中前提围绕着一个由 0 和 1 组成的输入序列以及输出子序列的最小长度 l。该问题要求具有最高速率 1s 的子序列（子序列中的 1 个数除以子序列的长度）。可以在此处找到该问题的更多背景和示例输入/输出。

我提出了一个解决方案，除了最后一个测试之外，它通过了所有测试，我试图弄清楚我当前的实现缺少什么。我的方法是使用可动态调整大小的滑动窗口，同时存储滑动窗口的最大速率以及该最大额定窗口的长度。我认为我移动（扩大和缩小）窗户的方式是问题所在，但我很难弄清楚要改变什么。

这是我移动窗口的方式：

static void max_rate(long min_len, string sequence) {
  long left_window = 0, right_window = min_len - 1;

  long best_left = 0, best_len = 0, most_ones = 0;
  long double best_success_rate = -1;
  for (;;) {
    auto tmp = sequence.substr(left, right - left + 1);

    long n_ones = count_ones(tmp);
    long double success_rate = (long double)n_ones / (long double)tmp.length();

    if (success_rate >= best_success_rate) {
      best_success_rate = success_rate;
      best_left = left;
      best_len = right - left + 1;
      most_ones = n_ones;
    }

  // Window sliding starts here
  bool can_move_right = (right + 1) < (long)sequence.length();
  bool can_move_left = (right - left + 1 - 1) >= min_len;

    if (can_move_right && sequence.at(right + 1) == '1') {
    ++(right);
    } else if (can_move_right && sequence.at(right + 1) == '1') {
    ++(right);
    } else if (can_move_left && (sequence.at(left + 1) == '0')) {
    ++left;
    } else if (can_move_right) {
      ++(right);
    } else {
      break;
    }

  cout << best_left + 1 << " ";
  cout << best_len << endl;

我基本上是在检查：

1. 如果可以提高速率，请扩大窗口
2. 否则，如果可能（考虑到我们的最小尺寸要求），如果可以提高速率，请缩小窗口
3. 否则，如果可能 （-），请缩小窗口
4. 否则，如果可能的话（我们不是在序列的末尾），请增加窗口

我想我一定在这里遗漏了什么